pytorch-deep-learning - ディープラーニングのための学習PyTorch:ゼロからマスタリーコースの資料。

(Materials for the Learn PyTorch for Deep Learning: Zero to Mastery course.)

Created at: 2021-10-19 08:49:19
Language: Jupyter Notebook
License: MIT

ディープラーニングのための PyTorch を学ぶ

更新(2022年11月9日):

インターネットで PyTorch を学ぶのに 2 番目に最適な場所である PyTorch for Deep Learning コース (1 つ目は PyTorch ドキュメント) へようこそ。

このページの内容

教材・概要

  • 📖 オンラインブックバージョン:すべてのコース資料は、learnpytorch.io で読みやすいオンラインブックで入手できます。
  • 🎥 YouTubeの最初の5つのセクション:最初の25時間の資料を見て、1日でPytorchを学びましょう。
  • 🔬 コースの焦点:コード、コード、コード、実験、実験、実験。
  • 🏃 ♂️ 指導スタイル:https://sive.rs/kimo
  • 🤔 質問する: 既存の質問については、GitHub ディスカッションのページを参照してください。
それは何をカバーしていますか? 演習とエクストラカリキュラム スライド
00 - PyTorch の基礎 ディープ ラーニングとニューラル ネットワークに使用される多くの基本的な PyTorch 操作。 演習とエクストラカリキュラムに移動 スライドに移動
01 - PyTorch ワークフロー ディープ ラーニングの問題にアプローチし、PyTorch を使用してニューラル ネットワークを構築するための概要を示します。 演習とエクストラカリキュラムに移動 スライドに移動
02 - PyTorch ニューラル ネットワークの分類 01 の PyTorch ワークフローを使用して、ニューラル ネットワークの分類問題を実行します。 演習とエクストラカリキュラムに移動 スライドに移動
03 - PyTorchコンピュータビジョン 01と02の同じワークフローを使用して、PyTorchをコンピュータービジョンの問題にどのように使用できるかを見てみましょう。 演習とエクストラカリキュラムに移動 スライドに移動
04 - PyTorch カスタム データセット カスタム データセットを PyTorch に読み込むにはどうすればよいですか?また、このノートブックでは、モジュラーコード(05で説明)の基礎を築きます。 演習とエクストラカリキュラムに移動 スライドに移動
05 - PyTorch Going Modular PyTorch はモジュール式になるように設計されているので、作成したものを一連の Python スクリプトに変えてみましょう (これは、PyTorch コードを実際に見つけることが多い方法です)。 演習とエクストラカリキュラムに移動 スライドに移動
06 - PyTorch 転移学習 パフォーマンスの高い事前トレーニング済みモデルを取得し、それを独自の問題の1つに調整しましょう。 演習とエクストラカリキュラムに移動 スライドに移動
07 - マイルストーン プロジェクト 1: PyTorch 実験の追跡 私たちはたくさんのモデルを作りました...彼ら全員がどのように進んでいるかを追跡するのは良いことではないでしょうか? 演習とエクストラカリキュラムに移動 スライドに移動
08 - マイルストーンプロジェクト2:PyTorchペーパーの複製 PyTorchは機械学習研究で最も人気のあるディープラーニングフレームワークですが、機械学習の論文を複製してその理由を見てみましょう。 演習とエクストラカリキュラムに移動 スライドに移動
09 - マイルストーンプロジェクト3:モデル展開 そこで、動作する PyTorch モデルを構築しました。どうすれば他の人の手に渡ることができますか?ヒント:インターネットに展開します。 演習とエクストラカリキュラムに移動 スライドに移動
PyTorch の追加リソース このコースでは、PyTorch とディープラーニングを大量にカバーしていますが、機械学習の分野は広大で、PyTorch とディープラーニング、ML エンジニアリング、NLP (自然言語処理)、時系列データ、データセットの場所など、推奨される書籍やリソースを見つけることができます。 - -
パイトーチチートシート PyTorch の主な機能の概要と、コースや PyTorch のドキュメントでさらに詳しく説明できるさまざまなリソースへのリンク。 - -

地位

すべての資料が完成し、ビデオが公開されました ゼロからマスタリーへ!

進行中のボードのプロジェクトページを参照してください-https://github.com/users/mrdbourke/projects/1

  • ビデオの総数:321
  • 完了スケルトンコード:00、01、02、03、04、05、06、07、08、09
  • 完了注釈(テキスト):00、01、02、03、04、05、06、07、08、09
  • 完了画像: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09
  • 基調講演完了: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09
  • 完了した演習と解決策:00、01、02、03、04、05、06、07、08、09

ほぼ毎日の更新については、ログを参照してください。

このコースについて

このコースは誰のためのものですか?

あなたが:機械学習またはディープラーニングの分野の初心者であり、PyTorchを学びたいと考えています。

このコースでは、次のことを行います。PyTorch と多くの機械学習の概念を、実践的なコード優先の方法で学習します。

機械学習ですでに1年+の経験がある場合は、このコースが役立つ場合がありますが、初心者に優しいように特別に設計されています。

前提条件は何ですか?

  1. 3〜6ヶ月のPythonコーディング。
  2. 少なくとも1つの初心者機械学習コース(ただし、これはスキップできる場合がありますが、リソースは多くの異なるトピックにリンクされています)。
  3. Jupyter Notebooks または Google Colab の使用経験 (ただし、これは今後学習できます)。
  4. 学ぶ意欲(最も重要)。

1と2については、Zero to Mastery Data Science and Machine Learning Bootcampをお勧めします、それはあなたに機械学習とPythonの基礎を教えます(私は偏っていますが、私はそのコースも教えています)。

コースはどのように教えられていますか?

すべてのコース資料は、learnpytorch.io のオンラインブックで無料で入手できます。あなたが読むのが好きなら、私はそこにあるリソースを通過することをお勧めします。

ビデオで学びたい場合は、見習いスタイルの形式でコースも教えられます、つまり、私はPyTorchコードを書き、あなたはPyTorchコードを書きます。

コースのモットーには、疑わしい場合は、コードを実行して実験、実験、実験を行うことが含まれるのには理由があります。

私の全体的な目標は、PyTorchコードを書いて機械学習を学ぶという1つのことを手助けすることです。

コードはすべて、機械学習を試すための信じられないほどの無料のリソースであるGoogle Colabノートブック(Jupyterノートブックを使用することもできます)を介して記述されています。

コースを修了すると何が得られますか?

あなたがビデオを見るならば、証明書とそのすべてのジャズがあります。

しかし、証明書はまあです。

このコースは、機械学習の勢いビルダーと見なすことができます。

最終的には、数百行の PyTorch コードを記述できます。

そして、機械学習の最も重要な概念の多くにさらされているでしょう。

したがって、独自の機械学習プロジェクトを構築したり、PyTorchで作成されたパブリック機械学習プロジェクトを検査したりすると、見慣れた感じがし、そうでない場合は、少なくともどこを見ればよいかがわかります。

コースで何を作成しますか?

まずは PyTorch と機械学習の基礎から始めるので、機械学習を初めて使用する場合でも、スピードに追いつくことができます。

次に、PyTorch ニューラル ネットワーク分類、PyTorch ワークフロー、コンピューター ビジョン、カスタム データセット、実験追跡、モデル デプロイ、そして私の個人的なお気に入りである転移学習、ある機械学習モデルが別の問題で学習したことを自分の問題に適用するための強力な手法など、より高度な領域について説明します。

その過程で、食品の画像を分類するためのニューラル ネットワーク コンピューター ビジョン モデルである FoodVision と呼ばれる包括的なプロジェクトを取り巻く 3 つのマイルストーン プロジェクトを構築します。

これらのマイルストーンプロジェクトは、PyTorchを使用して機械学習の重要な概念をカバーし、雇用主に見せて「これが私がやったことです」と言うことができるポートフォリオを作成するのに役立ちます。

どうすれば始められますか?

どのデバイスでも資料を読むことができますが、このコースはデスクトップブラウザ内で表示およびコーディングするのが最適です。

このコースでは、Googleコラボと呼ばれる無料のツールを使用しています。経験がない場合は、無料のGoogleColab入門チュートリアルを確認してから、ここに戻ってきます。

開始するには:

  1. 上記のノートブックまたはセクションのリンクのいずれかをクリックします "00.PyTorch Fundamentals".
  2. 上部の「Colabで開く」ボタンをクリックします。
  3. Shift + Enter キーを数回押して、何が起こるかを確認します。

質問の回答がありません

ディスカッションを残すか、直接私にメールを送ってください:ダニエル(で)氏(ドット)コム。

丸太

何が起こっているかについてのほぼ毎日の更新。

  • 18 Nov 2022 - PyTorch の最も一般的な 3 つのエラーの参照を追加 + コース セクションへのリンク: https://www.learnpytorch.io/pytorch_most_common_errors/
  • 2022年11月9日 - PyTorchの主な機能の概要を説明するためのチートシートを追加する+コースセクションへのリンク: https://www.learnpytorch.io/pytorch_cheatsheet/
  • 2022年11月9日 - フルコース教材(300+動画)がUdemyで公開されました!こちらからサインアップできます:https://www.udemy.com/course/pytorch-for-deep-learning/?couponCode=ZTMGOODIES7(この行から3〜4日間有効なローンチディールコード)
  • 2022 年 11 月 4 日 - PyTorch チートシートのノートブックを追加します (PyTorch の最も重要な機能の多くの簡単な概要)
    extras/
  • 2022年10月2日 - セクション08と09のすべてのビデオが公開されました(最後の2つのセクションの100 +ビデオ)!
  • 30 8月 2022 - 09のために15本のビデオを録画し、合計ビデオ数:321、終了したセクション09ビデオ!!!!...08よりもさらに大きい!!
  • 29 8月 2022 - 09のために16本のビデオを録画し、合計ビデオ数: 306
  • 28 8月 2022 - 09のために11本のビデオを記録し、合計ビデオ数: 290
  • 27 8月 2022 - 16本のビデオを録画しました 09, 合計ビデオ数: 279
  • 26 Aug 2022 - Notebook 09に最後の仕上げを追加し、09のスライドを追加し、09のソリューションと演習を作成します
  • 25 Aug 2022 - 注釈の追加とクリーンアップ09、TKの削除、画像のクリーンアップ、09のスライドの作成
  • 2022年8月24日 - 09に注釈を追加し、主なポイント、演習、追加のカリキュラムを完了しました
  • 23 Aug 2022 - 09に注釈を追加し、たくさんの画像/スライドを追加します
  • 22 Aug 2022 - 09に注釈を追加し、スライド/画像の作業を開始
  • 20 Aug 2022 - 09 に注釈を追加
  • 19 Aug 2022 - 09に注釈を追加し、素晴らしいデモをチェックしてください!
  • 18 Aug 2022 - 09 に注釈を追加
  • 17 Aug 2022 - 09 に注釈を追加
  • 16 Aug 2022 - 09 に注釈を追加
  • 15 Aug 2022 - 09 に注釈を追加
  • 13 Aug 2022 - 09 に注釈を追加
  • 12 Aug 2022 - ノートブック 09 のデモ ファイルを に追加し、Notebook 09 に説明テキストの注釈を付け始めます。
    demos/
  • 11 Aug 2022 - Notebook 09のスケルトンコードを終了し、コースは2xモデルのデプロイを終了し、1つはFoodVision Mini用、もう1つは(secret)用です。
  • 2022 年 8 月 10 日 - PyTorch の追加リソース (PyTorch/ディープ ラーニングの詳細を確認する場所): https://www.learnpytorch.io/pytorch_extra_resources/
  • 09 Aug 2022 - ノートブックにスケルトンコードを追加 09
  • 08 Aug 2022 - 09 のドラフトノートブックを作成し、FoodVision Mini モデルを展開してパブリックにアクセスできるようにすることを最終目標としています。
  • 05 8月 2022 - 11のビデオを記録しました 08, 合計ビデオ数: 263, セクション 08 終了したビデオ!...これまでで最大のセクション
  • 04 2022月 13 - 08のために252本のビデオを録画し、合計ビデオ数: <>
  • 03 2022月 3 - 08のために239本のビデオを録画し、合計ビデオ数: <>
  • 02 2022月 12 - 08のために236本のビデオを録画し、合計ビデオ数: <>
  • 30 7月 2022 - 08のために11本のビデオを記録し、合計ビデオ数: 224
  • 2022年7月29日-08の演習+ソリューションを追加し、YouTubeのライブウォークスルーを参照してください:https://youtu.be/tjpW_BY8y3g
  • 2022年7月28日 - 08のスライドを追加
  • 2022年7月27日-08の大部分をクリーンアップし、08のスライドから始め、次の演習と追加カリキュラム
  • 2022年7月26日 - 08の注釈と画像を追加
  • 2022年7月25日 - 08の注釈を追加
  • 2022年7月24日-YouTubeで1つのビデオ(25+時間!!!)でコースの前半(ノートブック00-04)をリリースしました:https://youtu.be/Z_ikDlimN6A
  • 2022年7月21日 - 08の注釈と画像を追加
  • 2022年7月20日-08の注釈と画像を追加して、とても近づいています!これは壮大なセクションです
  • 2022年7月19日 - 08の注釈と画像を追加
  • 2022年7月15日 - 08の注釈と画像を追加
  • 2022年7月14日 - 08の注釈を追加
  • 2022年7月12日-08の注釈を追加、ウーウーこれはbiggggセクションです!
  • 2022年7月11日 - 08の注釈を追加
  • 2022年7月9日 - 08の注釈を追加
  • 2022年7月8日 - 08にたくさんの注釈を追加
  • 2022年7月6日-セクション00〜07のビデオを含むZTMアカデミーでコースが開始されました!🚀 - https://dbourke.link/ZTMPyTorch
  • 1年2022月08日 - <>の注釈と画像を追加
  • 2022年6月30日 - 08の注釈を追加
  • 2022年6月28日 - セクション07の録画動画11本、総動画数213本、セクション07の全動画が完成!
  • 2022年6月27日 - セクション07で11本のビデオを録画、合計ビデオ数202
  • 2022年6月25日 - 更新されたAPIを含むセクション06の7つのビデオを再作成し、合計ビデオ数191
  • 2022 年 6 月 24 日 - セクション 06 の 12 本の動画を再作成し、更新された API を含めました
  • 2022年6月23日-07の注釈を完成させ、07 +ビデオウォークスルーのエクササイズテンプレートとソリューションを追加します YouTubeで:https://youtu.be/cO_r2FYcAjU
  • 2022年6月21日-08をエンドツーエンドで実行可能にし、07の画像と注釈を追加します
  • 2022年6月17日 - 今後のTorchvisionバージョンアップグレードのために06、07 v2を修正し、08に多くの注釈を追加します
  • 2022年6月13日 - ノートブック08の最初のバージョンを追加し、ビジョントランスフォーマーの論文の複製を開始
  • 2022年6月10日 - 07 v2の注釈を追加
  • 09 June 2022 - v0.13 用の 07 v2 を作成します (これはリリース時に 07 v1 を置き換えます)
    torchvision
    torchvision=0.13
  • 2022年6月8日-06 v2をv0.13に適合させます(これはリリース時に06 v1を置き換えます)
    torchvision
    torchvision=0.13
  • 07 June 2022 - 今後の v0.13 アップデート用のノートブック 06 v2 の作成 (新しい転移学習方法)
    torchvision
  • 04 6月 2022 - 07 の注釈を追加
  • 03 6月 2022 - 07 に追加された注釈の量
  • 2022年5月31日-07の一連の注釈を追加し、コードをエンドツーエンドで実行可能にする
  • 30 May 2022 - 4 のビデオを録画する 06, 終了したセクション 06, セクション 07, 合計ビデオ 186
  • 28 5月 2022 - 10 のビデオを記録 06, 合計ビデオ 182
  • 24 May 2022 - 06のソリューションと演習を追加
  • 23 May 2022 - 06の完成した注釈と画像、演習と解決策を行う時間
  • 22 May 2202 - 06にたくさんの画像を追加
  • 2022年5月18日 - 06にたくさんの注釈を追加
  • 17 May 2022 - added a bunch of annotations for section 06
  • 16 May 2022 - recorded 10 videos for section 05, finish videos for section 05
  • 12 May 2022 - added exercises and solutions for 05
  • 11 May 2022 - clean up part 1 and part 2 notebooks for 05, make slides for 05, start on exercises and solutions for 05
  • 10 May 2022 - huuuuge updates to the 05 section, see the website, it looks pretty: https://www.learnpytorch.io/05_pytorch_going_modular/
  • 09 May 2022 - add a bunch of materials for 05, cleanup docs
  • 08 May 2022 - add a bunch of materials for 05
  • 06 May 2022 - continue making materials for 05
  • 05 May 2022 - update section 05 with headings/outline
  • 28 Apr 2022 - recorded 13 videos for 04, finished videos for 04, now to make materials for 05
  • 27 Apr 2022 - recorded 3 videos for 04
  • 26 Apr 2022 - recorded 10 videos for 04
  • 25 Apr 2022 - recorded 11 videos for 04
  • 24 Apr 2022 - prepared slides for 04
  • 23 Apr 2022 - recorded 6 videos for 03, finished videos for 03, now to 04
  • 22 Apr 2022 - recorded 5 videos for 03
  • 21 Apr 2022 - recorded 9 videos for 03
  • 20 Apr 2022 - recorded 3 videos for 03
  • 19 Apr 2022 - recorded 11 videos for 03
  • 18 Apr 2022 - finish exercises/solutions for 04, added live-coding walkthrough of 04 exercises/solutions on YouTube: https://youtu.be/vsFMF9wqWx0
  • 16 Apr 2022 - finish exercises/solutions for 03, added live-coding walkthrough of 03 exercises/solutions on YouTube: https://youtu.be/_PibmqpEyhA
  • 14 Apr 2022 - add final images/annotations for 04, begin on exercises/solutions for 03 & 04
  • 13 Apr 2022 - add more images/annotations for 04
  • 3 Apr 2022 - add more annotations for 04
  • 2 Apr 2022 - add more annotations for 04
  • 1 Apr 2022 - add more annotations for 04
  • 31 Mar 2022 - add more annotations for 04
  • 29 Mar 2022 - add more annotations for 04
  • 27 Mar 2022 - starting to add annotations for 04
  • 26 Mar 2022 - making dataset for 04
  • 25 Mar 2022 - make slides for 03
  • 24 Mar 2022 - fix error for 03 not working in docs (finally)
  • 23 Mar 2022 - add more images for 03
  • 22 Mar 2022 - add images for 03
  • 20 Mar 2022 - add more annotations for 03
  • 18 Mar 2022 - add more annotations for 03
  • 17 Mar 2022 - add more annotations for 03
  • 16 Mar 2022 - add more annotations for 03
  • 15 Mar 2022 - add more annotations for 03
  • 14 Mar 2022 - start adding annotations for notebook 03, see the work in progress here: https://www.learnpytorch.io/03_pytorch_computer_vision/
  • 12 Mar 2022 - recorded 12 videos for 02, finished section 02, now onto making materials for 03, 04, 05
  • 11 Mar 2022 - recorded 9 videos for 02
  • 10 Mar 2022 - recorded 10 videos for 02
  • 9 Mar 2022 - cleaning up slides/code for 02, getting ready for recording
  • 8 Mar 2022 - recorded 9 videos for section 01, finished section 01, now onto 02
  • 7 Mar 2022 - recorded 4 videos for section 01
  • 6 Mar 2022 - recorded 4 videos for section 01
  • 4 Mar 2022 - recorded 10 videos for section 01
  • 20 Feb 2022 - recorded 8 videos for section 00, finished section, now onto 01
  • 18 Feb 2022 - recorded 13 videos for section 00
  • 17 Feb 2022 - recorded 11 videos for section 00
  • 16 Feb 2022 - added setup guide
  • 12 Feb 2022 - tidy up README with table of course materials, finish images and slides for 01
  • 10 Feb 2022 - finished slides and images for 00, notebook is ready for publishing: https://www.learnpytorch.io/00_pytorch_fundamentals/
  • 01-07 Feb 2022 - add annotations for 02, finished, still need images, going to work on exercises/solutions today
  • 31 Jan 2022 - start adding annotations for 02
  • 28 Jan 2022 - add exercies and solutions for 01
  • 26 Jan 2022 - lots more annotations to 01, should be finished tomorrow, will do exercises + solutions then too
  • 24 Jan 2022 - add a bunch of annotations to 01
  • 21 Jan 2022 - start adding annotations for 01
  • 20 Jan 2022 - 00の注釈を終了し(まだ画像を追加する必要があります)、00の演習と解決策を追加します
  • 19 Jan 2022 - 00 の注釈を追加
  • 18 Jan 2022 - 00 の注釈を追加
  • 17 Jan 2022 - 休日から戻って、00にさらに注釈を追加
  • 10 Dec 2021 - 00 のお知らせの追加を開始
  • 2021年12月9日 - コースのWebサイトを作成しました(learnpytorch.io) 開発が進むにつれて、そこに更新が投稿されます
  • 2021/12/8 - ノートブック 07 をクリーンアップし、コードに戻って注釈を追加
  • 2021年11月26日 - 07のスケルトンコードを終了し、4つの異なる実験を追加し、クリーンアップしてより簡単にする必要があります
  • 2021年11月25日 - 06のコードをクリーンアップし、07のスケルトンコードを追加(実験追跡)
  • 24 Nov 2021 - 消化と学習を容易にするために04、05、06ノートブックを更新し、各セクションは最大3つの大きなアイデアをカバーする必要があります。 05は現在、ノートブックコードをモジュラーコードに変換することに専念しています
  • 2021/11/22 - 04 関数のトレーニングとテストを更新し、より簡単に
  • 2021年11月19日 - 05 (転移学習) ノートブックを追加し、04 でカスタム データ読み込みコードを更新
  • 2021年11月18日 - 03 のビジョンコードを更新し、04 のカスタムデータセット読み込みコードを追加
  • 2021年11月12日 - カスタムデータセットの読み込み用に一連のスケルトンコードをnotebook 04に追加し、次はカスタムデータを使用したモデリングです
  • 2021年11月10日 - 04のカスタムデータセットのベストプラクティスを調査
  • 2021/11/9 - 03 スケルトン コードを更新して、CNN モデルの構築を 04 に更新し、カスタム データセットを読み込む
  • 2021年11月4日 - 03 + トレーニング/テストループにGPUコードを追加 +
    helper_functions.py
  • 2021/11/3 - 03 の基本スタートを追加し、週末までに終了予定
  • 29 Oct 2021 - 02のスケルトンコードを整理し、さらにいくつかのクリーンアップ/整理、03を作成しました
  • 28 Oct 2021 - 02のスケルトンコードを終了し、明日、03週の清掃/整頓に行きます
  • 27 Oct 2021 - 02のコードを追加し、明日/週末までに完了する予定です
  • 26 Oct 2021 - 00、01、02 をアウトライン/コード、00 & 01 のスケルトンコードで更新し、02 次へ
  • 2021年10月23日、24日 - 00 および 01 ノートブックをアウトライン/コードで更新
  • 20 Oct 2021 - 01と02のv0アウトラインを追加し、もちろん大まかなアウトラインをREADMEに追加します。
  • 19 Oct 2021 - リポジトリを開始し🔥、ファンダメンタルズ ノートブック ドラフト v0 を追加します