《动手学深度学习》PyTorch版本安装与配置指南

【免费下载链接】Dive-into-DL-PyTorch 本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Dive-into-DL-PyTorch

1. 项目基础介绍

本项目是基于《动手学深度学习》这本书的PyTorch实现版本。原书中的MXNet代码被转换为PyTorch代码，使得读者能够利用PyTorch框架来学习和实践深度学习。项目包含了书中各章节的Jupyter Notebook代码和Markdown格式的文档内容。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• PyTorch：本项目的主要深度学习框架，用于构建和训练神经网络。
• Jupyter Notebook：用于编写和执行交互式代码文档。
• docsify：用于将Markdown文档转换为可在Web浏览器中查看的格式。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

• 安装Python：确保安装Python 3.x版本。
• 安装pip：Python的包管理工具，用于安装Python库。
• 安装Node.js和npm：用于在本地构建和预览文档。

安装步骤

步骤一：安装依赖库

打开命令行工具（如终端或CMD），执行以下命令安装项目所需的Python库：

pip install torch torchvision numpy matplotlib pillow

步骤二：克隆项目仓库

在命令行中执行以下命令以克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch.git
cd Dive-into-DL-PyTorch

步骤三：安装docsify（可选）

如果你希望在本地查看文档，需要安装docsify。在命令行中执行：

npm i docsify-cli -g

步骤四：启动docsify本地服务器（可选）

在项目目录下运行以下命令启动docsify本地服务器：

docsify serve docs

启动成功后，在浏览器中打开http://localhost:3000即可查看文档。

步骤五：运行Jupyter Notebook代码

进入code目录，你可以看到各个章节的Jupyter Notebook文件。使用以下命令启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

然后在浏览器中打开http://localhost:8888，选择相应的.ipynb文件开始学习。

以上步骤即为《动手学深度学习》PyTorch版本的安装和配置指南。按照这些步骤，你将能够顺利地开始你的深度学习学习之旅。

【免费下载链接】Dive-into-DL-PyTorch 本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Dive-into-DL-PyTorch