基礎からモデルのデプロイまで、PyTorchによるディープラーニングを学べる無料のコード中心オンラインコースとノートブック集。
TingsongYu/PyTorch_Tutorial
中国語書籍『《PyTorch实用教程》』の付属コード。実行可能なPythonサンプルを通して、PyTorchでのモデル学習の流れを解説します。
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- 最終コミット
- 6 日前
これは何?
このリポジトリには、中国語書籍『《PyTorch实用教程》』(実践PyTorchチュートリアル)の付属サンプルコードが収録されています。PyTorchで深層学習モデルを学習する方法を身につけたい読者を対象としており、コードは書籍の章立てに沿って順を追って構成されています。
セットアップ手順では、requirements.txtから依存関係をインストールした後、CPU版のPyTorchとtorchvisionを個別にインストールします。コードはWindows 10、Python 3.5、PyTorch 0.4.0、およびmacOS、Python 3.6、PyTorch 0.4.1または1.0.0でテストされているため、対象となるサンプルは古いバージョンのPyTorch向けです。
書籍の第2版はオンラインで公開されており、コンピュータビジョン、NLP、LLMの深層学習応用事例に加えて、ONNXとTensorRTを使った推論デプロイのチュートリアルも収録されています。
主な機能
- 01中国語のPyTorchモデル学習チュートリアル書籍に付属するコード
- 02書籍の章ごとに整理され、順を追って学習できる構成
- 03セットアップしやすいようrequirements.txtに依存関係を記載
- 04古いバージョンのPyTorchを使い、Windows 10とmacOSでテスト済みのサンプル
ユースケース
- 中国語話者の初学者がPyTorchでのモデル学習を学ぶ
- 書籍のサンプルを章ごとに順番に試す
- 基本的なPyTorch学習コードの参考資料として利用する
クイックスタート
- 1
requirements.txt から Python の依存関係をインストールします
pip install -r requirements.txt - 2
公式サイトから PyTorch と torchvision の CPU 版を手動でインストールします
使う前に知っておきたいこと
- README でテストされているのは古いバージョン(Python 3.5/3.6、PyTorch 0.4~1.0)のみのため、新しい環境では調整が必要な場合があります。
- README にオープンソースライセンスの記載がないため、再利用条件が不明です。
- 付属のコードは中国語の書籍向けで、ドキュメントやコメントの大半は中国語です。
トピック
よくある質問
- PyTorch_Tutorial とは?
- 中国語書籍『《PyTorch实用教程》』の付属コード。実行可能なPythonサンプルを通して、PyTorchでのモデル学習の流れを解説します。 このリポジトリには、中国語書籍『《PyTorch实用教程》』(実践PyTorchチュートリアル)の付属サンプルコードが収録されています。PyTorchで深層学習モデルを学習する方法を身につけたい読者を対象としており、コードは書籍の章立てに沿って順を追って構成されています。
- PyTorch_Tutorial は無料で使えますか?ライセンスは?
- PyTorch_Tutorial にはライセンスが明記されていません。コードは公開されていますが、ライセンスがない場合は再利用の許諾がないため、利用前に作者に確認することをおすすめします。
- PyTorch_Tutorial は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。PyTorch_Tutorial の最終コミットは 2026年11月1日 です。
- PyTorch_Tutorial は何に使えますか?
- 中国語話者の初学者がPyTorchでのモデル学習を学ぶ 書籍のサンプルを章ごとに順番に試す 基本的なPyTorch学習コードの参考資料として利用する
- PyTorch_Tutorial のインストール方法は?
- requirements.txt から Python の依存関係をインストールします: pip install -r requirements.txt 公式サイトから PyTorch と torchvision の CPU 版を手動でインストールします
- PyTorch_Tutorial はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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