Hướng dẫn Học PyTorch từ Cơ bản đến Nâng cao

Chào mừng đến với hướng dẫn này! Trong tài liệu này, chúng ta sẽ đi qua quá trình học tự học PyTorch từ những kiến thức cơ bản nhất cho đến những kỹ thuật nâng cao hơn. Qua các ngày

Giới thiệu

PyTorch là một thư viện mã nguồn mở dành cho việc xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron sâu. Nó cung cấp một cách linh hoạt và hiệu quả để xử lý dữ liệu và xây dựng các mô hình máy học.

Bắt đầu với PyTorch

1. Cài đặt PyTorch: Bước đầu tiên là vào trang chủ của Pytorch để cài đặt và chọn các môi trường thích hợp để cài

2. Tensor và Các Phép Toán Cơ bản: Tensors là cơ sở của PyTorch. Hãy bắt đầu với việc tìm hiểu về tensors và các phép toán cơ bản như cộng, trừ, nhân, chia.

3. Autograd và Tính Đạo Hàm Tự động: PyTorch cung cấp autograd để tính toán tự động các đạo hàm. Học cách sử dụng autograd để tối ưu hóa mô hình của bạn.

Lợi ích khi học

1. Xây dựng Mạng Nơ-ron Sâu: Hãy tìm hiểu cách xây dựng các mạng nơ-ron sâu bằng PyTorch bằng cách sử dụng các lớp như nn.Module, nn.Linear, và nn.Conv2d.

2. Huấn luyện Mô hình: Học cách sử dụng dữ liệu, định nghĩa hàm mất mát và tối ưu hóa để huấn luyện mô hình của bạn trên dữ liệu thực tế.

Nâng cao

1. Transfer Learning: Tận dụng transfer learning để sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước đó để giải quyết các vấn đề tùy chỉnh.

2. Deployment: Học cách triển khai mô hình của bạn trong các ứng dụng thực tế bằng cách sử dụng các công cụ như TorchScript và TorchServe.

Tài liệu Tham khảo

Trong quá trình học, luôn tốt khi tham khảo tài liệu chính thức của PyTorch và các nguồn tài liệu khác trên Internet.

• PyTorch Documentation
• PyTorch Tutorials

Chúc bạn may mắn và thú vị trong quá trình học PyTorch!