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Awesome GitHub RepositoriesDevelopment Workflows
Practical patterns for tensor manipulation, dynamic graph construction, and training metric visualization.
Distinct from PyTorch Tensor Operations: Focuses on the end-to-end development process and visualization rather than just the mathematical operations of tensors.
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- lyhue1991/eat_pytorch_in_20_days
lyhue1991/eat_pytorch_in_20_days
6,157在 GitHub 上查看该项目是一个深度学习系列教程和教育课程，旨在教授 PyTorch 基础知识。它作为掌握神经网络架构、自动微分以及张量和动态计算图使用的结构化训练指南。 该课程侧重于实际实现，专门指导推荐系统、广告模型和兴趣网络的发展，以预测用户偏好。它还提供用于时间序列预测和处理序列数据的教学内容。 该材料涵盖了广泛的深度学习能力，包括构建用于图像和文本分类以及结构化数据的模型。它结合了用于 GPU 加速、训练指标可视化以及创建用于测试模型预测的 Web 界面工作流。 该项目以 Jupyter Notebooks 合集的形式提供。
Ships a set of workflows and examples for manipulating tensors and visualizing neural network training metrics.
Jupyter Notebookdeep-learningpytorch
