【源码】基于PyTorch框架的深度学习入门项目

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的深度学习入门教程，涵盖从基础神经网络搭建到高级的卷积、循环神经网络实现。代码配套于PyTorch极简入门教程，助力初学者快速掌握PyTorch基本操作和深度学习模型构建。

项目的主要特性和功能

1. 神经网络基础：可进行全连接神经网络（NN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）的搭建与使用。
2. 模型组件：包含回归模型搭建、张量基本操作、自动求导机制、卷积和池化操作、神经网络权重初始化方法、损失函数和激活函数使用以及优化器的运用。
3. 数据处理与可视化：能处理数据集（如猫狗图片），使用torchvision处理图片，利用Visdom对训练过程可视化。
4. 实际应用：实现猫狗图片分类（迁移模型）。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.x，安装PyTorch和相关依赖： bash pip install torch torchvision visdom

下载项目源码

bash cd pytorch-learning

运行示例代码

进入相应目录运行示例代码，如运行卷积神经网络示例： bash cd CNN python cnn_example.py

数据集准备

根据项目需求准备相应数据集，并放置在data目录下。

模型训练与评估

根据需要修改模型配置和训练参数，运行训练脚本进行模型训练，使用测试脚本对训练好的模型进行评估。

可视化

启动Visdom服务器进行训练过程可视化： bash python -m visdom.server 在浏览器中访问http://localhost:8097查看可视化结果。通过以上步骤可快速上手本项目，掌握PyTorch框架下的深度学习模型构建与训练。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】