tweedlemoon / TorchActualCombat

深度学习Pytorch实战

1. 项目信息

本项目为书本《动手学深度学习》（李沐等著）的实战， 原书官网 原书配套Github项目地址。

原书使用深度学习框架为MXNet，作者Tangshusen将其使用pytorch重构，并将本项目上传至Github。

我将本书的电子版以及上述Github代码进行学习与糅合，加入了我自己的注释（因为本人水平较低），得到此项目，算作是我的学习笔记。

2. 项目结构

1. d2lzh_pytorch

   原书相关的工具箱，其中每一个函数都在学习的过程中有所解释，当在学习的代码中看到这样一条注释

   # 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用。
   

   即表示它已经封装在工具包中了。

2. Datasets

   数据集，代码中本身并不包含，在进行初始化后出现，一般是公共的数据集，服务器一般在国外，不想龟速下载的话记得翻墙。

3. mnist_project

   已废弃，这是在最初的时候接触所写的一个mnist项目代码，在学习中已经有更好的方法实现。

4. notebook和Pytorch_Basic

   是主体代码，前者是jupyter notebook文件，后者是纯代码的py文件，二者几乎没有区别，可以看到一个py对应一个ipynb。

3. 如何使用

温馨提示：请打开原书和notebook同步学习，不然你会看不懂的~

1. 环境需求

先装好环境，本项目使用的python版本是3.7，目前最新的是3.7.11，需要以下环境

1. pytorch以及torchtext
2. jupyter
3. matplotlib

附上指令

1. pytorch和torchtext

当没有英伟达GPU时用以下指令（纯CPU）

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

当有英伟达GPU（至少9代以上）可以用GPU计算，需要先装CUDA然后装Pytorch，具体方法建议自行搜索。

torchtext如下

conda install -c pytorch torchtext

2. jupyter

conda install -c conda-forge jupyterlab

3. matplotlib

conda install matplotlib 

2. 项目初始化

下载此项目，安装Git，并在你想放置此项目的文件夹下，右键使用Git Bash Here对代码进行克隆

$ git clone https://github.com/tweedlemoon/TorchActualCombat.git

进入到项目文件夹中，如果你使用pycharm，建议直接右键Open folder as pycharm project

运行gpuInfo.py查看你的GPU信息

$ python gpuInfo.py

然后下载数据集

$ python dataset_download.py

最后开启项目

$ jupyter notebook

进入notebook文件夹开始跟原书对应进行学习