Machine Learning Pytorch Tutorial

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: speech.ee.ntu.edu.tw

摘要

文档系统介绍了PyTorch框架的基础知识和使用方法，包括PyTorch的主要特性、张量操作、数据集与数据加载器、神经网络模型、损失函数、优化方法以及模型的保存与加载。文档还提到了PyTorch在自然语言处理、计算机视觉和语音处理等领域的应用，并推荐了一些使用PyTorch的GitHub仓库和参考资料。

AI总结

《Machine Learning PyTorch Tutorial》总结：

这份文档是关于PyTorch的机器学习教程，主要内容如下：

1. **背景与前提条件**
- **PyTorch** 是一个基于Python的机器学习框架，具有以下核心功能：
○ 支持N维张量计算（类似NumPy），可在GPU上运行。
○ 提供自动微分功能，用于训练深度神经网络。
- **前提条件**：
○ 熟悉Python3编程（包括条件语句、循环、函数、文件操作、类等）。
○ 了解深度学习基础知识（可参考Prof. Lee的讲座视频）。
○ 熟悉NumPy的使用会有助于学习。

2. **PyTorch的核心功能与模块**
- **张量（Tensors）**：与NumPy类似，但支持GPU计算。
- **数据集与数据加载器（Dataset & Dataloader）**：用于数据处理与批量加载。
- **模型与损失函数（torch.nn）**：定义神经网络模型和损失函数。
- **优化器（torch.optim）**：用于模型参数优化。
- **保存与加载模型**：支持模型的保存与加载。

3. **扩展库与应用领域**
- **torchtext**：用于自然语言处理。
- **torchvision**：用于计算机视觉。
- **skorch**：结合PyTorch与scikit-learn的功能。
- **其他资源**：包括Huggingface Transformers（BERT、GPT等模型）、Fairseq、ESPnet等，涵盖语音识别、翻译、合成等领域。

4. **参考资料**
- 《Machine Learning 2021 Spring Pytorch Tutorial》。
- PyTorch官方教程。
- NumPy官方文档。

文档最后提出了相关问题，方便进一步讨论。