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This project is a collection of educational examples and code for implementing deep learning architectures using the PyTorch framework. It serves as a tutorial and implementation guide for building various neural network architectures for machine learning tasks. The project provides practical implementations for computer vision, including image classification and neural style transfer, as well as natural language processing examples for building sequence models and language predictors. It also covers generative models using adversarial and variational networks to synthesize or transform visua

This project is an educational platform and research toolkit designed to teach deep learning through a combination of mathematical theory, visual diagrams, and executable code. It provides a comprehensive environment for building, training, and evaluating neural networks, grounding complex concepts in interactive computational notebooks that allow for hands-on experimentation. The framework distinguishes itself by interleaving theoretical foundations—including linear algebra, calculus, and probability—with practical implementations across multiple industry-standard libraries. It supports flex

This repository serves as a comprehensive collection of reference implementations for the PyTorch machine learning library. It provides practical examples for building, training, and deploying deep learning models, functioning as a toolkit for developers to explore neural network architectures and training workflows. The project distinguishes itself by offering concrete demonstrations of complex machine learning operations, ranging from computer vision tasks like object detection and depth estimation to the training of large-scale transformer models. These examples illustrate how to implement

This repository is an educational collection of deep learning implementations designed to demonstrate the fundamental principles of neural network architecture and optimization. It provides a comprehensive resource for understanding machine learning through hands-on code examples, ranging from basic multilayer perceptrons to complex generative models. The project distinguishes itself by emphasizing the manual construction of models, including the implementation of backpropagation from scratch to illustrate core mathematical mechanics. It covers a wide array of architectural design patterns, s

The PyTorch Tutorials repository is a collection of educational resources that provides step-by-step guidance on building, training, and deploying neural networks using the PyTorch framework. It covers the complete machine learning workflow, from data loading and model definition through optimization loops and model persistence, with dedicated guides for distributed training, model fine-tuning, and deployment. The tutorials offer practical demonstrations of adapting pre-trained models to new tasks through transfer learning, scaling training across multiple GPUs or machines using PyTorch's dis

यह PyTorch का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क बनाने और प्रशिक्षित करने के लिए एक शैक्षिक पाठ्यक्रम है। यह एक डीप लर्निंग ट्रेनिंग गाइड और संसाधन के रूप में कार्य करता है, जो टेंसर कंप्यूटेशन और आर्किटेक्चर डेवलपमेंट पर पाठों की एक संरचित श्रृंखला प्रदान करता है। यह कोर्स एक इंटरैक्टिव लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है जो अकादमिक सिद्धांत को अभ्यास के साथ सिंक्रोनाइज़ करता है। यह सैद्धांतिक लेक्चर स्लाइड्स को एक्सरसाइज-ड्रिवन नोटबुक के साथ जोड़ता है, जिसमें छात्रों को अपनी वैचारिक समझ को मान्य करने के लिए पूर्व-निर्धारित टेम्प्लेट के भीतर मॉडल लॉजिक को लागू करना होता है। यह पाठ्यक्रम ग्रेडिएंट डिसेंट और रेगुलराइजेशन के माध्यम से मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन, और कन्वेन्शनल, रिकरेंट और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के कार्यान्वयन सहित डीप लर्निंग क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। इसमें मल्टीमॉडल डेटा को प्रोसेस करने और कंट्रास्टिव मेथड्स और ऑटोएनकोडर के माध्यम से सेल्फ-सुपरवाइज्ड लर्निंग लागू करने के निर्देश भी शामिल हैं। सामग्री Jupyter Notebooks के एक मॉड्यूलर अनुक्रम के माध्यम से वितरित की जाती है।

This repository provides a curated collection of self-contained Python code examples that demonstrate the core capabilities of the PyTorch deep learning framework. The examples cover automatic differentiation, dynamic computational graphs, GPU‑accelerated tensor operations, and training of neural network models using gradient‑based optimization. The code samples illustrate PyTorch’s dynamic graph construction, where models can change structure with native control flow, and its automatic gradient computation through reverse‑mode differentiation. Additional examples show how to work with tensor

Practical PyTorch is a collection of deep learning tutorials and guides focused on implementing recurrent neural networks. The project provides practical code for building sequence models and sequence-to-sequence architectures using the PyTorch framework. The repository covers the implementation of models for neural machine translation, character-level text generation, and text classification. It includes examples for transforming input sequences into output sequences for machine translation and synthesizing new text. The project also extends to sequence data prediction and time series analy

PyTorchZeroToAll डीप लर्निंग और PyTorch फ़्रेमवर्क पर केंद्रित एक शैक्षिक संसाधन और ट्यूटोरियल का संग्रह है। यह न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को लागू करने के लिए एक स्ट्रक्चर्ड लर्निंग पाथ प्रदान करता है, जो बुनियादी भाषा सिंटैक्स और मूलभूत सिद्धांतों से लेकर जटिल मॉडल डिज़ाइन तक फैला है। प्रोजेक्ट लीनियर, लॉजिस्टिक, कन्वेन्शनल और रिकरेंट नेटवर्क सहित विभिन्न नेटवर्क प्रकार बनाने के लिए एक कार्यान्वयन गाइड के रूप में कार्य करती है। यह विशेष रूप से अटेंशन मैकेनिज्म और कैरेक्टर-लेवल नेटवर्क के उपयोग के माध्यम से सीक्वेंस मॉडलिंग के लिए वर्कफ़्लो को कवर करती है। संसाधन मशीन लर्निंग डेटा तैयारी को भी कवर करता है, जिसमें कस्टम डेटासेट लोडर, टेक्स्ट प्रोसेसिंग टूल, और ट्रेनिंग पाइपलाइन के लिए रॉ सोर्स फ़ाइलों का टेंसर में अनुवाद शामिल है।

Pytorch implementations of various Deep NLP models in cs-224n(Stanford Univ)

C++ Implementation of PyTorch Tutorials for Everyone

An IPython Notebook tutorial on deep learning for natural language processing, including structure prediction.

PyTorch Implementation of Fully Convolutional Networks. (Training code to reproduce the original result is available.)

PyTorch tutorials and best practices.

Various tutorials given for welcoming new students at MILA.

A scalable template for PyTorch projects, with examples in Image Segmentation, Object classification, GANs and Reinforcement Learning.

Open source guides/codes for mastering deep learning to deploying deep learning in production in PyTorch, Python, Apptainer, and more.

Quick, visual, principled introduction to pytorch code through five colab notebooks.

Neural information retrieval / semantic search / bi-encoders

Revive your old S60 3rd FP1 Nokia N95 2GB with this guide from 2021 !