在2个月内掌握PyTorch的8个最佳课程和书籍

人工智能、机器学习和深度学习最近成为热门词汇。

部分原因是由人工智能驱动的令人兴奋的工具如ChatGPT、Midjourney和DALL-E的出现。考虑到人工智能的强大和能力，软件公司正在寻找熟练的人工智能工程师来帮助他们构建未来的人工智能软件。

PyTorch是任何工程师简历中应具备的技能。本课程将为您介绍PyTorch是什么，并指导您找到最好的学习资源。

PyTorch是与Python编程语言一起使用的流行机器学习库。PyTorch使开发人员能够快速轻松地构建和训练机器学习模型。

PyTorch是由Meta开发的，基于用于Lua编程语言的原始Torch库。PyTorch是免费使用和开源的。因此，它是开发人员构建深度学习应用程序的热门选择。

2023年深度学习的PyTorch：从零到精通

这门Udemy课程旨在将您从Python开发人员培养为全职深度学习工程师，包含49小时的视频内容和7篇文章。这门课程可能是您在PyTorch方面找到的最全面的课程，使您能够备好工作。

您将首先学习PyTorch的基础知识，例如张量的概念以及如何使用它进行各种操作。之后，您将学习在PyTorch中构建神经网络模型的一般工作流程，然后构建和训练用于分类和计算机视觉问题的模型。

您还将学习如何使用自定义数据集，这是作为一名构建生产系统的深度学习工程师需要掌握的技能。本课程还将教授您一些生产级任务，如从现有模型进行迁移学习，比较不同模型的性能，阅读和实现研究论文中的模型以及部署您的模型。

为了充分利用这门课程，您必须在开始之前已经掌握了Python和Python的知识。此外，推荐具备机器学习知识，但并非必需。

这门由Udemy提供的深度学习课程评价很高并且有很多学生注册。这部分是因为它没有太多的先决条件。相反，您将学习从零开始理解PyTorch和深度学习所需的所有内容。

本课程首先对深度学习进行了高级概述，以及它如何借鉴生物学概念，使用人工神经网络。在进一步介绍之前，您将学习支持和支撑深度学习的数学知识，如向量、矩阵和多元微积分。

为了进一步准备您，您将学习Python和Numpy。本课程还涵盖了您将使用的不同类型的网络，包括卷积神经网络、生成对抗网络、循环神经网络和前馈网络。

您将学习如何在PyTorch中实现这些内容。如前所述，本课程在开始之前不需要任何先前知识。

PyTorch：深度学习和人工智能将广泛教授深度学习，特别强调PyTorch。您将在PyTorch的环境中学习到很多知识。

本课程首先介绍了机器学习的基础知识，例如回归、线性分类以及模型学习的含义。然后，您将学习流行的网络架构，例如前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。

此外，您还将学习如何构建和推荐系统。您还将学习计算机视觉、生成对抗网络和强化学习。在开始本课程之前，您应该已经了解Python和Numpy。此外，建议您了解导数和概率。

这个由Microsoft Learn提供的PyTorch course是一个以Notebook风格编写的交互式教程，教您使用PyTorch。它包括了您可以编辑和运行的代码示例，以确保您理解每一行代码的含义。

它涵盖了PyTorch的基础知识，从张量的概念、如何创建张量以及它们在PyTorch中的用途。您将学习如何实现和训练一个machine-learning model。

之后，您将学习完整的模型构建过程，然后专门研究构建计算机视觉、自然语言处理和音频分类应用程序。这门课程只需要您具备Python、Jupyter notebooks和基本的机器学习知识。这门课程最好的一点是它是免费的，并且您可以获得来自Microsoft云端的免费计算资源来运行课程练习。

这门Datacamp课程是关于深度学习中最易理解和制作精良的课程之一。它由视频组成，直观地介绍概念，并提供互动练习来帮助您练习和巩固概念。

本课程首先通过比较和对比PyTorch和Numpy来介绍PyTorch。因此，熟悉Numpy有所帮助，同时需要了解Python。

本课程还教您如何使用PyTorch构建人工神经网络。您还将学习如何构建和使用卷积神经网络。除了了解Python外，您还应该了解使用Python进行监督学习。

预览	产品	评分	价格
	Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD		$38.49	Buy on Amazon

本书旨在通过使其更易于理解，简化深度学习。它展示了机器学习可以让任何具有Python知识和少量数学知识的人都可以访问和理解。这是通过Fastai实现的，它是一个简化机器学习的库，提供常见机器学习任务的高级组件。

本书教你如何为计算机视觉、自然语言处理和制表数据的任务训练模型。您还将学习如何通过了解其工作原理来提高深度学习模型的速度和性能。本书不涵盖Python，所以您需要事先了解它。

本书是学习PyTorch的简明参考。它适用于各种技能和经验水平的机器学习工程师、研究人员和软件开发人员，以找到关于PyTorch库的有用信息。

预览	产品	评分	价格
	PyTorch Pocket Reference: Building and Deploying Deep Learning Models		$16.69	Buy on Amazon

它涵盖了从基本的PyTorch语法到优化训练的所有内容。您将学习如何创建模型，将它们在GPU或TPU上运行以提高速度，并使用AWS、Google Cloud或Microsoft Azure将它们部署到生产环境中。

《为深度学习编程PyTorch》是一本从头开始教您PyTorch的书。通过遵循本书，您将学习如何为声音、文本和图像构建模型，以及如何为云开发设置PyTorch并应用深度学习概念。

预览	产品	评分	价格
	Programming PyTorch for Deep Learning: Creating and Deploying Deep Learning Applications		$33.49	Buy on Amazon

您将基于维基百科构建自然语言分类器，并使用torch audio对音频数据进行分类。您还将学习如何使用Docker将模型部署到生产环境。

在本文中，我们讨论了PyTorch是什么，为什么它如此出色，以及学习它的最佳资源。PyTorch是一个非常有用的库，可以构建强大的智能系统，涵盖从计算机视觉到自然语言处理的各个领域。我们希望本文能帮助您初步了解PyTorch。