Ubuntu上PyTorch学习资源推荐

Ubuntu上PyTorch学习资源推荐

一 入门路径与课程

• 中文系统课：《动手学深度学习 PyTorch版》（D2L），配套Jupyter/Colab练习，覆盖张量、数据加载、线性/MLP/CNN/RNN、优化与正则等，适合零基础到进阶。可在Ubuntu本地用 Miniconda 搭建环境，边学边跑代码。
• 英文系统课：Deep Learning Specialization（Coursera，Andrew Ng），体系化讲解深度学习基础与项目实践，适合打牢理论与作业实践。
• 中文视频：李宏毅机器学习课程（B站），风格生动，适合作为概念与直觉的补充学习。

二 官方文档与权威指南

• PyTorch 官方文档：API 参考、教程、版本说明与迁移指南，遇到函数用法与版本差异优先查阅。
• CUDA 与 cuDNN 文档：理解驱动、Toolkit、库版本匹配与性能调优要点，便于 GPU 环境排错与优化。
• Anaconda 文档：掌握虚拟环境、通道与依赖管理，构建可复现实验环境。
• 中文安装实践：Ubuntu 20.04/22.04 GPU 安装指南（含驱动、CUDA/cuDNN、环境变量与验证步骤），适合按图索骥完成环境搭建。

三 中文实战教程与项目库

• 环境+笔记合集：多篇Ubuntu+PyTorch实操教程，涵盖从驱动到 PyTorch 安装、常见报错与验证方法，适合快速对照排查。
• 项目驱动学习：
  • YOLOv5 依赖与实战（Ubuntu 22.04 GPU）：从环境到推理/训练的完整流程，适合目标检测上手。
  • Kaggle 竞赛与开源示例：通过真实数据与评测指标提升工程与调参能力。
  • 中文速成项目：如**《eat_pytorch_in_20_days》**，以案例串起常用模块与训练流程。

四 中文社区与问答

• Stack Overflow、PyTorch 论坛、GitHub Issues：检索报错信息、提交问题、学习他人解决方案的高效渠道。
• Bilibili、网易云课堂、慕课网：视频课程与专题系列，适合系统化学习与跟练。
• 技术社区与问答平台：如等聚合型资源页，便于按主题快速定位教程与经验贴。

五 高效学习建议与起步清单

• 起步清单（建议顺序）
  1. 安装Miniconda并创建隔离环境（如：pytorch-env，Python 3.8/3.10）。
  2. 依据显卡与驱动选择安装命令（CPU 或指定 CUDA 版本），优先使用官方渠道与稳定版本组合。
  3. 运行验证：import torch; print(torch.version); print(torch.cuda.is_available())。
  4. 打开 D2L 的 Jupyter 练习，从张量运算到 MLP/CNN 逐步完成小实验。
  5. 选择一个小项目（如 MNIST、CIFAR-10 或 YOLOv5 推理）形成端到端闭环。
• 学习建议
  • 以“环境可用 → 小模型跑通 → 指标可复现”为阶段目标，重视实验记录与版本控制（requirements.txt/conda env export）。
  • 善用官方文档+中文教程交叉学习，遇到 GPU 不识别/版本冲突先核对驱动、CUDA、cuDNN 与 PyTorch 的版本矩阵。

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