本书假定读者有一定的机器学习和深度学习基础，使用过Keras或TensorFlow或Pytorch搭建训练过简单的模型。
🔥🔥号外号外，《20天吃掉那只Pytorch》视频版本登录BiliBili啦，吃货本货倾情掌勺，只为最纯正的乡土味道，欢迎新老朋友前来品尝 🍉🍉！
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本书是一本对人类用户极其友善的Pytorch入门工具书，Don't let me think是本书的最高追求。
本书主要是在参考Pytorch官方文档和函数doc文档基础上整理写成的。
尽管Pytorch官方文档已经相当简明清晰，但本书在篇章结构和范例选取上做了大量的优化，在用户友好度方面更胜一筹。
本书按照内容难易程度、读者检索习惯和Pytorch自身的层次结构设计内容，循序渐进，层次清晰，方便按照功能查找相应范例。
本书在范例设计上尽可能简约化和结构化，增强范例易读性和通用性，大部分代码片段在实践中可即取即用。
如果说通过学习Pytorch官方文档掌握Pytorch的难度大概是5，那么通过本书学习掌握Pytorch的难度应该大概是2.
仅以下图对比Pytorch官方文档与本书《20天吃掉那只Pytorch》的差异。
1，学习计划
本书是作者利用工作之余大概3个月写成的，大部分读者应该在20天可以完全学会。
预计每天花费的学习时间在30分钟到2个小时之间。
当然，本书也非常适合作为Pytorch的工具手册在工程落地时作为范例库参考。
点击学习内容蓝色标题即可进入该章节。
| 日期 | 学习内容 | 内容难度 | 预计学习时间 | 更新状态 |
|---|---|---|---|---|
| 一、Pytorch的建模流程 | ⭐️ | 0hour | ✅ | |
| day1 | 1-1,结构化数据建模流程范例 | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day2 | 1-2,图片数据建模流程范例 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ |
| day3 | 1-3,文本数据建模流程范例 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ |
| day4 | 1-4,时间序列数据建模流程范例 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ |
| 二、Pytorch的核心概念 | ⭐️ | 0hour | ✅ | |
| day5 | 2-1,张量数据结构 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day6 | 2-2,自动微分机制 | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day7 | 2-3,动态计算图 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ |
| 三、Pytorch的层次结构 | ⭐️ | 0hour | ✅ | |
| day8 | 3-1,低阶API示范 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day9 | 3-2,中阶API示范 | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day10 | 3-3,高阶API示范 | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| 四、Pytorch的低阶API | ⭐️ | 0hour | ✅ | |
| day11 | 4-1,张量的结构操作 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ |
| day12 | 4-2,张量的数学运算 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day13 | 4-3,nn.functional和nn.Module | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| 五、Pytorch的中阶API | ⭐️ | 0hour | ✅ | |
| day14 | 5-1,Dataset和DataLoader | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day15 | 5-2,模型层 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ |
| day16 | 5-3,损失函数 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day17 | 5-4,TensorBoard可视化 | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| 六、Pytorch的高阶API | ⭐️ | 0hour | ✅ | |
| day18 | 6-1,构建模型的3种方法 | ⭐️⭐️ | 0.5hour | ✅ |
| day19 | 6-2,训练模型的3种方法 | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day20 | 6-3,使用GPU训练模型 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| * | 后记：我的产品观 | ⭐️ | 0hour | ✅ |
2，学习环境
本书全部源码在jupyter中编写测试通过，建议通过git克隆到本地，并在jupyter中交互式运行学习。
step1: 克隆本书源码到本地,使用码云镜像仓库国内下载速度更快
git clone https://gitee.com/Python_Ai_Road/eat_pytorch_in_20_days
step2: 公众号 算法美食屋 回复关键词：pytorch， 获取本项目所用数据集汇总压缩包 eat_pytorch_datasets.zip百度云盘下载链接，下载解压并移动到eat_pytorch_in_20_days路径下，约160M。
import torch
from torch import nn
print("torch version:", torch.__version__)
a = torch.tensor([[2,1]])
b = torch.tensor([[-1,2]])
c = a@b.t()
print("[[2,1]]@[[-1],[2]] =", c.item())torch version: 2.0.1
[[2,1]]@[[-1],[2]] = 0
适合对广告推荐领域感兴趣，且需要进阶的同学😋😋
| 日期 | 学习内容 | 内容难度 | 预计学习时间 | 更新状态 |
|---|---|---|---|---|
| 七、Pytorch与广告推荐 | ⭐️ | 0hour | ✅ | |
| day1 | 7-1,推荐算法业务 | ⭐️⭐️⭐️ | 0.5hour | ✅ |
| day2 | 7-2,广告算法业务 | ⭐️⭐️⭐️ | 0.5hour | ✅ |
| day3 | 7-3,FM模型 | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day4 | 7-4,DeepFM模型 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day5 | 7-5,FiBiNET模型 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ |
| day6 | 7-6,DeepCross模型 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ |
| day7 | 7-7,DIN网络 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ |
| day8 | 7-8,DIEN网络 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ |
介绍一些与pytorch相关的周边工具
| 日期 | 学习内容 | 内容难度 | 预计学习时间 | 更新状态 |
|---|---|---|---|---|
| 彩蛋：Pytorch周边工具 | ⭐️ | 0hour | ✅ | |
| day1 | A-1, Kaggle免费GPU使用攻略 | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day2 | A-2, Streamlit构建机器学习应用 | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day3 | A-3, 使用Mac M1芯片加速pytorch | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day4 | A-4, optuna可视化调参魔法指南 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day5 | A-5, gradio让你的机器学习模型性感起来 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ |
| day6 | A-6, wandb模型可视化分析 | ⭐️⭐️⭐️⭐ | 0.5hour | ✅ |
| day7 | A-7, wandb模型可视化自动调参 | ⭐️⭐️⭐️⭐ | 1hour | ✅ |
相关章节代码进行了对应优化调整。
| 功能 | 稳定支持起始版本 | 依赖或借鉴库 |
|---|---|---|
| ✅ 训练进度条 | 3.0.0 | 依赖tqdm,借鉴keras |
| ✅ 训练评估指标 | 3.0.0 | 借鉴pytorch_lightning |
| ✅ notebook中训练自带可视化 | 3.8.0 | 借鉴fastai |
| ✅ early stopping | 3.0.0 | 借鉴keras |
| ✅ gpu training | 3.0.0 | 依赖accelerate |
| ✅ multi-gpus training(ddp) | 3.6.0 | 依赖accelerate |
| ✅ fp16/bf16 training | 3.6.0 | 依赖accelerate |
| ✅ tensorboard callback | 3.7.0 | 依赖tensorboard |
| ✅ wandb callback | 3.7.0 | 依赖wandb |
详情参考项目链接：：https://github.com/lyhue1991/torchkeras
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