深度学习优秀代码示例

发表于 | 分类于 | 浏览 次
字数统计: 397 | 阅读时长 ≈ 1

    曾经一段时间很苦恼，对于深度学习算法不知道怎么上手，看了很多深度学习教程，依然不会写。后来就看论文公开的源代码，对照着论文模型，一点点看，多看几篇代码，逐渐有种开窍的感觉。其次是看Mxnet和Pytorch的源代码(我主要用这2个框架)，Mxnet和Pytorch的Github上给了很多示例代码，写的非常规范，从中可以学到用法，从而也可以规范自己的代码。
    下面整理一下，在我学习过程中，对我帮助很大的教程和代码。

  1. 《动手学深度学习》Mxnet版
    Mxnet的入门教程，沐神写的，来来回回看了2~3遍，每次看都有新的收货
  2. 《动手学深度学习》Pytorch版
    将Mxnet改写为Pytorch版本，非常好的Pytorch入门教程
  3. ASTGCN
    AAAI2019论文公开代码，用Mxnet写的
  4. ST-ResNet
    AAAI2017论文公开代码，用Keras，看这篇代码主要是学习模型架构，然后自己用mxnet复现了一下
  5. ST-MetaNet
    KDD2019论文公开代码，用Mxnet写的，学到了很多高级用法，例如EarlyStopping，Encoder和Decoder，getattr，DGL

  6. Pytorch Transformer
    学习怎么使用Transformer，Dropout和BN在训练和测试的不同，PositionEmbedding，getattr等用法。学习Transformer最好去看Pytorch关于Tranformer的源代码。

  7. Pytorch示例代码
    Pytorch Github中的示例代码

  8. Mxnet示例代码
    Mxnet Github中的示例代码

觉得自己最大的变化是喜欢去读源代码了，遇到问题去官网看教程，读源码，帮助很大。

打赏
0%