微软出品的 12 周 24 课初学者 AI 课程，涵盖符号 AI、神经网络、计算机视觉、NLP 和 AI 伦理，配有 PyTorch 与 TensorFlow 代码。
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rasbt/deeplearning-models
一组 Jupyter Notebook 示例，用 PyTorch 和 TensorFlow 实现多种深度学习模型与训练技巧。
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这是什么？
本仓库是一组带注释的 Jupyter Notebook，实现了经典与现代的深度学习模型，涵盖感知机、多层感知机，以及 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、MobileNet 等 CNN 架构，还包括 RNN、LSTM、基于 DistilBERT 的 Transformer 微调、GAN、自编码器和图神经网络。
除了模型结构，仓库也涉及不少实用主题：CORAL、CORN 等序数回归损失，归一化层，K 折交叉验证，AutoAugment 与 TrivialAugment 数据增强，迁移学习，梯度裁剪，学习率调度，自定义数据加载，以及基于 DataParallel 和流水线并行的多 GPU 训练。
大部分示例使用 PyTorch 编写，同时提供部分 TensorFlow 1.x 版本，以及许多模型的 PyTorch Lightning 版本。示例多基于 MNIST、CIFAR-10、CelebA、IMDB 等常见数据集。
核心功能
- 01以 Jupyter Notebook 形式实现 CNN、RNN、Transformer、GAN、自编码器和图神经网络等架构。
- 02多数示例使用 PyTorch，许多模型还提供 TensorFlow 1.x 和 PyTorch Lightning 版本。
- 03包含 CORAL、CORN 等序数回归方法的实现。
- 04涵盖数据增强、K 折交叉验证、梯度裁剪等实用训练技巧。
- 05提供基于 DataParallel 和流水线并行的多 GPU 训练示例。
适用场景
- 学习 ResNet、DistilBERT 等具体架构的搭建与训练方法。
- 查找序数回归或特定损失函数的可运行参考实现。
- 为 PyTorch 项目参考数据加载或多 GPU 训练的写法。
- 对比同一模型在 PyTorch 与 TensorFlow 中的实现。
快速上手
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在 Jupyter 中打开 README 中链接的 PyTorch 笔记本，例如 basic-ml/perceptron.ipynb
使用前须知
- README 没有提供安装或依赖说明。
- 许多条目没有描述（标记为 TBD），需要阅读每个笔记本才能了解其内容。
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常见问题
- deeplearning-models 是什么？
- 一组 Jupyter Notebook 示例，用 PyTorch 和 TensorFlow 实现多种深度学习模型与训练技巧。 本仓库是一组带注释的 Jupyter Notebook，实现了经典与现代的深度学习模型，涵盖感知机、多层感知机，以及 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、MobileNet 等 CNN 架构，还包括 RNN、LSTM、基于 DistilBERT 的 Transformer 微调、GAN、自编码器和图神经网络。
- deeplearning-models 可以免费使用吗？用的什么许可证？
- deeplearning-models 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
- deeplearning-models 还在维护吗？
- 半年内有更新。deeplearning-models 最近一次提交是在 2026年9月26日。
- deeplearning-models 适合用来做什么？
- 学习 ResNet、DistilBERT 等具体架构的搭建与训练方法。 查找序数回归或特定损失函数的可运行参考实现。 为 PyTorch 项目参考数据加载或多 GPU 训练的写法。 对比同一模型在 PyTorch 与 TensorFlow 中的实现。
- deeplearning-models 怎么安装和运行？
- 在 Jupyter 中打开 README 中链接的 PyTorch 笔记本，例如 basic-ml/perceptron.ipynb
- 在哪里获取 deeplearning-models？
- 源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/rasbt/deeplearning-models
概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。
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