深入浅出PyTorch

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一、项目初衷

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。

二、内容简介

第零章：前置知识（选学）
- 人工智能简史
- 相关评价指标
- 常用包的学习
- Jupyter相关操作
第一章：PyTorch的简介和安装
- PyTorch简介
- PyTorch的安装
- PyTorch相关资源简介
第二章：PyTorch基础知识
- 张量及其运算
- 自动求导简介
- 并行计算、CUDA和cuDNN简介
第三章：PyTorch的主要组成模块
- 思考：完成一套深度学习流程需要哪些关键环节
- 基本配置
- 数据读入
- 模型构建
- 损失函数
- 优化器
- 训练和评估
- 可视化
第四章：PyTorch基础实战
- 基础实战——Fashion-MNIST时装分类
- 基础实战——果蔬分类实战（notebook）
第五章：PyTorch模型定义
- 模型定义方式
- 利用模型块快速搭建复杂网络
- 模型修改
- 模型保存与读取
第六章：PyTorch进阶训练技巧
- 自定义损失函数
- 动态调整学习率
- 模型微调-torchvision
- 模型微调-timm
- 半精度训练
- 数据扩充
- 超参数的修改及保存
- PyTorch模型定义与进阶训练技巧
第七章：PyTorch可视化
- 可视化网络结构
- 可视化CNN卷积层
- 使用TensorBoard可视化训练过程
- 使用wandb可视化训练过程
- 使用SwanLab可视化训练过程
第八章：PyTorch生态简介
- 简介
- 图像—torchvision
- 视频—PyTorchVideo
- 文本—torchtext
- 音频-torchaudio
第九章：模型部署
- 使用ONNX进行部署并推理
第十章：常见网络代码的解读(推进中)
- 计算机视觉
  - 图像分类
    - ResNet源码解读
    - Swin Transformer源码解读
    - Vision Transformer源码解读
    - RNN源码解读
    - LSTM源码解读及其实战
  - 目标检测
    - YOLO系列解读（与MMYOLO合作）
  - 图像分割
- 自然语言处理
  - RNN源码解读
- 音频处理
- 视频处理
- 其他

三、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，哈尔滨工业大学研究生	[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、课程编排与配套视频

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: [docs #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
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		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		GoogLeNet的介绍与实现
图像分类 - MobileNet系列		MobileNet系列介绍与实现
图像分类 - GhostNet		GhostNet代码讲解
生成式对抗网络 - 生成手写数字实战		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