李宏毅 pytorch
时间: 2025-02-06 20:09:43 浏览: 34
### 李宏毅 PyTorch 教程及相关资源
对于希望深入理解PyTorch并跟随李宏毅教授的教学材料学习的人来说,有多种途径可以获得高质量的学习资料。李宏毅在其机器学习课程中确实涉及到了PyTorch的应用[^2]。
#### 官方文档与教程
官方PyTorch网站提供了详尽的文档和支持,其中包括了一个名为《Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz》的快速入门指南,这份资料非常适合初学者,并涵盖了Autograd机制等内容[^1]。
#### 学术讲座视频
李宏毅教授公开了他的机器学习课程录像,在这些视频里不仅讲解了理论基础还包含了实际操作案例分析。特别是针对神经网络模型构建方面有着详细的说明[^3]。
#### 社区贡献者整理笔记
互联网上存在许多由学生或爱好者根据课堂内容编写的总结性文章以及Jupyter Notebook形式的操作实例。这类第三方资源往往更加贴近实战需求并且容易获取。
```python
import torch
from torchvision import datasets, transforms
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
trainset = datasets.MNIST('~/.pytorch/MNIST_data/', download=True, train=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()
print(type(images))
print(images.shape)
print(labels.shape)
```
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