| 作者 | 修订时间 |
|---|---|
 |
2025-10-31 15:44:29 |
深入浅出PyTorch
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
考虑到PyTorch的学习兼具理论储备和动手训练，两手都要抓两手都要硬的特点，我们开发了《深入浅出PyTorch》课程，期望以组队学习的形式，帮助大家从入门到熟练掌握PyTorch工具，进而实现自己的深度学习算法。
我们的愿景是：通过组队学习，大家能够掌握由浅入深地PyTorch的基本知识和内容，经过自己的动手实践加深操作的熟练度。同时通过项目实战，充分锻炼编程能力，掌握PyTorch进行深度学习的基本流程，提升解决实际问题的能力。
学习的先修要求是，会使用Python编程，了解包括神经网络在内的机器学习算法，勤于动手实践。
《深入浅出PyTorch》是一个系列，一共有三个部分。已经上线的是本系列的第一、二部分，后续会不断更新《深入浅出PyTorch》（下），给出更贴合实际应用的实战案例。
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:caption: 目录
第零章/index
第一章/index
第二章/index
第三章/index
第四章/index
第五章/index
第六章/index
第七章/index
第八章/index
第九章/index
第十章/index
人员安排
| 成员 | 个人简介 | 个人主页 |
|---|---|---|
| 牛志康 | DataWhale成员，西安电子科技大学本科生 | [知乎][个人主页] |
| 李嘉骐 | DataWhale成员，清华大学研究生 | [知乎] |
| 刘洋 | Datawhale成员，中国科学院数学与系统科学研究所研究生 | [知乎] |
| 陈安东 | DataWhale成员，中央民族大学研究生 | [个人主页] |
教程贡献情况（已上线课程内容）：
李嘉骐：第三章；第四章；第五章；第六章；第七章；第八章；内容整合
牛志康：第一章；第三章；第六章；第七章；第八章，第九章，第十章；文档部署
刘洋：第二章；第三章
陈安东：第二章；第三章；第七章
四、 课程编排与使用方法
部分章节直播讲解请观看B站回放（持续更新）：https://www.bilibili.com/video/BV1L44y1472Z
课程编排： 深入浅出PyTorch分为三个阶段：PyTorch深度学习基础知识、PyTorch进阶操作、PyTorch案例分析。
使用方法:
我们的课程内容都以markdown格式或jupyter notebook的形式保存在本仓库内。除了多看加深课程内容的理解外，最重要的还是动手练习、练习、练习
组队学习安排:
第一部分：第一章到第四章，学习周期：10天；
第二部分：第五章到第八章，学习周期：11天
五、关于贡献
本项目使用Forking工作流，具体参考atlassian文档
大致步骤如下：
- 在GitHub上Fork本仓库
- Clone Fork后的个人仓库
- 设置
upstream仓库地址，并禁用push - 使用分支开发，课程分支名为
lecture{#NO}，#NO保持两位，如lecture07，对应课程目录 - PR之前保持与原始仓库的同步，之后发起PR请求
命令示例：
# fork
# clone
git clone git@github.com:USERNAME/thorough-pytorch.git
# set upstream
git remote add upstream git@github.com:datawhalechina/thorough-pytorch.git
# disable upstream push
git remote set-url --push upstream DISABLE
# verify
git remote -v
# some sample output:
# origin git@github.com:NoFish-528/thorough-pytorch.git (fetch)
# origin git@github.com:NoFish-528/thorough-pytorch.git (push)
# upstream git@github.com:datawhalechina/thorough-pytorch.git (fetch)
# upstream DISABLE (push)
# do your work
git checkout -b lecture07
# edit and commit and push your changes
git push -u origin lecture07
# keep your fork up to date
## fetch upstream main and merge with forked main branch
git fetch upstream
git checkout main
git merge upstream/main
## rebase brach and force push
git checkout lecture07
git rebase main
git push -f
Commit Message
提交信息使用如下格式：<type>: <short summary>
<type>: <short summary>
│ │
│ └─⫸ Summary in present tense. Not capitalized. No period at the end.
│
└─⫸ Commit Type: lecture{#NO}|others
others包括非课程相关的改动，如本README.md中的变动，.gitignore的调整等。
六、更新计划
| 内容 | 更新时间 | 内容 |
|---|---|---|
| visdom可视化 | Visdom的使用 |
|
| apex | apex的简介和使用 | |
| 模型部署 | Flask部署PyTorch模型 | |
| TorchScript | TorchScript | |
| 并行训练 | 并行训练 | |
| 模型预训练 - torchhub | 2022.4.16 | torchhub的简介和使用方法 |
| 目标检测 - SSD | SSD的简介和实现 | |
| 目标检测 - RCNN系列 | Fast-RCNN & Mask-RCNN | |
| 目标检测 - DETR | DETR的实现 | |
| 图像分类 - GoogLeNet | 2022.5.11 | GoogLeNet的介绍与实现 |
| 图像分类 - MobileNet系列 | 2022.4月 | MobileNet系列介绍与实现 |
| 图像分类 - GhostNet | 2022.4月 | GhostNet代码讲解 |
| 生成式对抗网络 - 生成手写数字实战 | 2022.5.25 | 生成数字并可视化 |
| 生成式对抗网络 - DCGAN | ||
| 风格迁移 - StyleGAN | ||
| 生成网络 - VAE | ||
| 图像分割 Deeplab系列 | Deeplab系列代码讲解 | |
| 自然语言处理 LSTM | LSTM情感分析实战 | |
| 自然语言处理 Transformer | ||
| 自然语言处理 BERT | ||
| 视频 | 待定 | |
| 音频 | 待定 | |
| 自定义CUDA扩展和算子 |
七、鸣谢与反馈
- 非常感谢DataWhale成员 叶前坤 @PureBuckwheat 和 胡锐锋 @Relph1119 对文档的细致校对！
- 如果有任何想法可以联系我们DataWhale也欢迎大家多多提出issue。
八、关注我们
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