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黑洞资源笔记
黑洞资源笔记

  1. 在Mac电脑上配置PyTorch机器学习开发环境

    设定你拥有 Apple Silicon Mac（M1、M2、M1 Pro、M1 Max、M1 Ultra）并希望将其设置用于数据科学和机器学习，那么这个仓库可以帮你安装 Homebrew 和 Miniforge3 等各种软件工具，用于安装 PyTorch 等各种数据科学和机器学习工具。还可以让 PyTorch 在 Apple Silicon GPU 上运行，以实现更快的计算。

    PyTorch on Apple Silicon | #PyTorch

  2. PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。

    考虑到PyTorch的学习兼具理论储备和动手训练，两手都要抓两手都要硬的特点，开发了这套《深入浅出PyTorch》课程，期望以组队学习的形式，帮助大家从入门到熟练掌握PyTorch工具，进而实现自己的深度学习算法。同时通过项目实战，充分锻炼编程能力，掌握PyTorch进行深度学习的基本流程，提升解决实际问题的能力。

    学习的先修要求是，会使用Python编程，了解包括神经网络在内的机器学习算法，勤于动手实践。

    《深入浅出PyTorch》是一个系列，一共有三个部分。已经上线的是本系列的第一、二部分，后续会不断更新《深入浅出PyTorch》（下），给出更贴合实际应用的实战案例。

    深入浅出PyTorch | 在线阅读 | 视频教程 | #机器学习 #PyTorch

  14. 20 天内吃掉那只 PyTorch
    本书主要基于 #Pytorch 官方文档和函数文档整理编著而成，在篇章结构和范例选取上做了大量优化，对用户更加友好。
    书中内容按照难易程度、读者检索习惯和 Pytorch 自身的层次结构设计内容，循序渐进，层次清晰，方便按照功能查找相应范例。

    此外，这本书在范例设计上也会尽可能简约化和结构化，增强范例易读性和通用性，大部分代码片段在实践中可即取即用。