Ubuntu PyTorch学习资源推荐

Ubuntu环境下PyTorch学习资源推荐

一、官方资源（权威基础）

1. PyTorch官方文档：PyTorch的官方文档是最权威的学习资料，涵盖从基础概念（张量、自动求导）到高级应用（分布式训练、ONNX导出）的全方位内容，且同步更新至最新版本。文档中还包含大量代码示例和API参考，适合从入门到进阶的系统学习。
2. PyTorch中文手册（pytorch-handbook）：这是一本由社区维护的开源中文书籍，以Jupyter Notebook形式呈现，内容覆盖PyTorch基础、神经网络构建、计算机视觉/自然语言处理实战等。文档注重实践，每章均附可运行的代码，适合新手快速上手。
3. PyTorch官方教程（60分钟快速入门）：官方推出的“60分钟快速入门”教程，通过简短的代码示例讲解PyTorch的核心功能（如张量操作、自动求导、神经网络训练）。该教程有中文翻译版本，配合Jupyter Notebook可直接运行，适合新手快速建立对PyTorch的认知。

二、视频教程（直观易懂）

1. B站“PyTorch 101”系列视频：该系列视频以“从0到1”为目标，用通俗易懂的语言讲解PyTorch的基础语法、张量操作、自动求导机制，以及如何用PyTorch构建简单的神经网络（如MNIST手写数字识别）。视频时长适中（每集15-20分钟），适合新手逐步学习。
2. 莫烦Python PyTorch教程：莫烦老师的PyTorch教程以“实战为导向”，涵盖从基础到进阶的内容（如CNN图像分类、RNN文本生成、生成对抗网络）。教程中结合了大量实际案例（如用PyTorch实现LeNet-5、LSTM情感分析），代码详细且有注释，适合新手边学边练。
3. Udemy“PyTorch for Deep Learning”课程：这是一门付费课程（常有折扣），内容系统全面，涵盖PyTorch基础、深度学习核心算法（卷积神经网络、循环神经网络、Transformer）、模型部署（ONNX、TorchScript）等。课程采用“理论+实战”模式，每节课都有对应的代码练习，适合想要系统提升的开发者。

三、实战项目（项目驱动）

1. Awesome-pytorch-list：这是一个GitHub上的PyTorch实战项目集合，涵盖计算机视觉（目标检测、图像分割）、自然语言处理（文本生成、机器翻译）、强化学习（DQN、PPO）等多个方向。项目均由社区贡献，代码质量较高，适合新手通过模仿学习实战技巧。
2. YOLOv5(PyTorch)实战系列课程：该课程以“YOLOv5目标检测”为核心，讲解如何在Ubuntu系统上使用PyTorch训练自己的目标检测模型（如足球、行人检测）。课程内容包括YOLOv5环境配置、数据集标注（labelImg）、模型训练与调优、性能评估（mAP），适合对计算机视觉感兴趣的新手。
3. PyTorch-GAN-master：这是一个基于PyTorch实现的生成对抗网络（GAN）项目集合，包含DCGAN、CycleGAN、StyleGAN等经典模型。项目代码结构清晰，注释详细，适合新手学习GAN的原理与实现，并尝试在自己的数据集上训练（如生成动漫人物、风景图像）。

四、书籍资源（系统深入）

1. 《深度学习入门：PyTorch实战》：这本书以“入门”为目标，从Python基础讲起，逐步介绍PyTorch的核心功能（张量、自动求导、神经网络），并结合实例讲解如何用PyTorch实现图像分类、文本生成等任务。书中内容贴近新手，适合没有深度学习基础的读者。
2. 《PyTorch实战》：这本书聚焦于PyTorch的实战应用，涵盖计算机视觉（CNN、目标检测）、自然语言处理（RNN、Transformer）、生成模型（GAN、VAE）等内容。书中结合了大量实际案例（如用PyTorch实现ResNet、BERT文本分类），适合有一定基础想要提升实战能力的开发者。
3. 《神经网络与PyTorch实战》：这本书以“神经网络”为核心，讲解神经网络的基本原理（感知机、反向传播、优化算法），并结合PyTorch实现各种神经网络模型（如CNN、RNN、LSTM）。书中还介绍了PyTorch的高级功能（如CUDA加速、分布式训练），适合想要深入理解PyTorch底层机制的开发者。