Pytorch快速入门
文章目录
- 前言
- Pytorch快速入门指南
- 1.灵活运用官网的Tutorials
- 2.经常查看官网的Docs
- 3.Google代替Baidu
- 4.Github的开源项目很不错
- 5.利用jupyter notebook进行 Pytorch 及Python学习
- 6.利用Pycharm 进行程序的编写
- 附录
前言
qi
学习经历:
博主在半年内近乎从零开始了解深度学习,并直接跳过了机器学习的内容,没有系统的上过与深度学习有关的课程,也是第一次上手Pythorch,且以前也很少用python进行编程.(几乎都在用Matlab与C),因此一开始接触起来很吃力,甚至走了不少弯路,在这里将自己通过学习与交流得到的一些经验分享给大家,希望后来的同学们在学习Pytorch的时候可以尽快找到适合自己的路.
Pytorch快速入门指南
以下内容不分先后顺序,所有涉及的网址将在附录分享给大家
1.灵活运用官网的Tutorials
初学Pytorch,尤其是像我这样的小白,官网的Tutorials我认为可以当作我们入门Pytorch的敲门砖.而里面的Getting Started又是敲门砖中的敲门砖.
因此我建议Pytorch初学者在一开始接触Pytorch时不要像博主一样上Bilibili找视频教程或是百度别的博主的Pytorch入门哦女教程,特别是像我一样英语底子差的同学,一定要耐心啃下来Tutorials特别是其中的Getting Started,绝对让你在之后学习Pytorch时可以达到事半功倍,受益匪浅的效果.
2.经常查看官网的Docs
相信不少刚刚入门Python的同学一开始都有遇到不会的函数或者报错时就将函数或者报错内容复制粘贴到百度,然后期望能百度到别人对函数的讲解或问题的解决方法.然而我们却经常忽略官网的文档,然而官网的文档却是写的最为权威,最为详细,最有参考价值的文档.
因此我建议同学们在初学Pytorch时遇到不会的函数就去Pyorch官网的Docs里面搜索一下,看看官网对函数的解释及用法以及变量的解释,就像我们依赖Matlab的Help功能一样,我们也要多去官网的Docs里查我们需要的内容.
举个例子:如果我们对Conv2d不了解,那么在Docs里可以直接搜索Conv2d,就可以得到其详细的解释,如下图
3.Google代替Baidu
博主一开始也是过度依赖百度,现在依旧,正在慢慢从Baidu走向Google
4.Github的开源项目很不错
不得不说,一开始博主基本都是在浏览Github上的Pytorch项目,正是因为有很多有趣的项目才让博主一直坚持下来,并不断的钻研
5.利用jupyter notebook进行 Pytorch 及Python学习
jupyter note具备很好的用户互动模式,玩家可以一边敲代码一边记笔记及知识点以及思路,且代码按Cell进行run,对数据处理可以得到及时反馈,十分方便
6.利用Pycharm 进行程序的编写
Pycharm的Debug功能,自动补齐,Find usage 及 快速查阅等功能十分方便,适合我们用来编写程序及后期的Debug
附录
Pytorch官网
Pytorch官网Tutorials
Pytorch官网Docs
Pytorch中文版Tutorials
Pytorch中文版Docs
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