zergtant / pytorch-handbook
pytorch handbook是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门，其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行
AI Architecture Analysis
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Our Agentic Context Augmented Generation (Agentic CAG) engine loads full source files into context, avoiding the fragmentation of traditional RAG systems. Ask questions about the architecture, dependencies, or specific features to see it in action.
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PreviewPyTorch 中文手册（pytorch handbook）
书籍介绍
这是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门。
由于本人水平有限，在写此教程的时候参考了一些网上的资料，在这里对他们表示敬意，我会在每个引用中附上原文地址，方便大家参考。
深度学习的技术在飞速的发展，同时PyTorch也在不断更新，且本人会逐步完善相关内容。
版本说明
由于PyTorch版本更迭，教程的版本会与PyTorch版本，保持一致。
pytorch大版本更新的主要变动总结 当前版本 1.11
在线版本和PDF
国内的镜像，速度很快，不会被墙：https://www.pytorch.wiki/
PDF文件目前还没有找到好的生成方法，有熟悉这方面的朋友可以联系我，感激不尽
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说明
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修改错别字请直接提issue或PR
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PR时请注意版本
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有问题也请直接提issue
感谢
目录
第一章：PyTorch 入门
第二章 基础
第一节 PyTorch 基础
第二节 深度学习基础及数学原理
第三节 神经网络简介
神经网络简介 注：本章在本地使用微软的Edge打开会崩溃，请使Chrome Firefox打开查看
第四节 卷积神经网络
第五节 循环神经网络
第三章 实践
第一节 logistic回归二元分类
第二节 CNN:MNIST数据集手写数字识别
第三节 RNN实例：通过Sin预测Cos
第四章 提高
第一节 Fine-tuning
第二节 可视化
第三节 Fast.ai
第四节 训练的一些技巧
第五节 多GPU并行训练
补充翻译文章：在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练
在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练
第五章 应用
第一节 Kaggle介绍
第二节 结构化数据
第三节 计算机视觉
第四节 自然语言处理
第五节 协同过滤
第六章 资源
第七章 附录
transforms的常用操作总结
pytorch的损失函数总结
pytorch的优化器总结
Script
script目录是我写的将ipynb转换成在线的版本和pdf文件的脚本，因为还在测试阶段，所以有什么问题请大家提出
License
