PyTorch官方培訓教程上線：從基本概念到實操，小白也能上手
實操滿滿，解救小白！
明敏 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
你是否也有這樣的困惑：
看了無數個入門教程，這個門還是沒跨進去……
這一次，PyTorch官方推出了培訓教程，手把手帶你帶你飛！
課程從介紹PyTorch基本概念開始，小白看了完全無壓力
一步步深入，手把手帶你建模、訓練、部署
只用八節(jié)課程，你就能真正上手PyTorch！
既然這么厲害，
那么就來一起感受一下這份教程吧～
課程大綱
1 .介紹PyTorch
雖然這次課程偏向實際操作，但是官方依舊非常友好地默認大家都是新手，從基礎概念上開始逐步引入。
2.介紹PyTorch Tensors
在第二節(jié)課程中，開始正式引入概念：
Tensor（張量）是PyTorch中的核心，它類似于NumPy的ndarrays ，表示的是一個多維矩陣。
PyTorch中的Tensors可以運行在GPU上，并且大大加快了運行速度。
具體課程如下：
創(chuàng)建PyTorch Tensors
數學或邏輯上的應用
張量復制
如何轉移到GPU
操縱張量形狀
PyTorch-Numpy Bridge
教程中舉出了許多張量運算的典型例子：
比如創(chuàng)建一個-1到1之間的隨機張量，可以取它的絕對值，使得到的所有值都是正數；
可以接受它的反正弦值，因為值在-1到1之間且返回一個的角度。
此外，PyTorch中的張量還能進行線性代數運算，如行列式或奇異值分解；
數據統(tǒng)計、匯總、計算均值、標準差、最大值、最小值等等也都不在話下。
3.自動求導機制
自動求導是PyTorch能夠快速運行的重要原因，它可以在深度學習中構建靈活框架。
通過梯度計算也可以推動基于反向傳播的機器學習。
具體課程如下：
為什么要用自動求導？
典型案例示范
模型訓練中的自動求導
使用自動求導
自動求導分析
高級API
在具體例子中，教程使用簡單的遞歸神經或RNN來展示。
4.構建模型
具體課程：
模塊和參數
常見神經網絡層類型
其他層和函數
以識別字母模型為例， 教程首先展示了如何搭建一個神經網絡：
在構建好網絡后，將其轉化為代碼，就完成了模型的搭建。
5.PyTorch TensorBoard支持
具體課程：
TensorBoard可視化
繪制標量&可視化訓練
模型可視化
使用嵌入可視化數集
這一步，教程中用模型進行了一個簡單的訓練：識別不同類型的服裝。
通過跟蹤訓練將數據可視化，然后用TensorBoard來查看模型本身，從而進一步可視化數據及其內部關系。
6.訓練模型
具體課程：
用Torch.NN建模
自動梯度計算學習
TensorBoard可視化
7.使用Captum探索PyTorch模型的可解釋性
Captum是一個模型解釋庫，該庫為許多新的算法（如：ResNet、BERT、一些語義分割網絡等）提供了解釋性，可以幫助我們更好地理解對模型預測結果產生作用的具體特征、神經元及神經網絡層。
具體課程：
基本概念
特殊舉例
圖層屬性舉例
用Captum & Captum insights探索模型的可解釋性
8.模型部署推理
具體課程：
PyTorch模型評估
TorchScript
TorchScript & C++
TorchServe部署
最后一步，將以上構建出的模型進行評估。
傳送門
PyTorch官方教程：
https://www.youtube.com/channel/UCWXI5YeOsh03QvJ59PMaXFw/videos
如果純英文教程比較吃力，可以參考b站漢化版（@愛可可-愛生活）：
https://www.bilibili.com/video/BV1qh411U73y?p=1
以及中文版文字教程：
https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/notes/extending/#pytorch
參考鏈接：
[1]https://www.youtube.com/channel/UCWXI5YeOsh03QvJ59PMaXFw/videos
[2]https://www.bilibili.com/video/BV1qh411U73y?p=1
[3]https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/notes/extending/#pytorch
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