Pytorch 学习系列 汇总

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目录

首先是pytorch基础系列：

1. pytorch常用的一些基础属性和函数，以及与所熟知的numpy的不同，矩阵思维。

2. pytorch写cnnn训练的一系列流程。

3. pytorch 搭建模型 经典 ResNet+yolo

5. nn.moduleList 和Sequential由来、用法和实例 —— 写网络模型【高阶】

4. 深入 学习神经网络中 模块的属性方法。backward() autograd..

6. 矩阵思维 repeat view *等函数的实际应用

 

 

其次是实例faster rcnn 源码学习：

1. 首先需要必备的用到 的编程基础

2. 从输入输出 的维度角度 理解整个流程（手写流程图）

3. 深入了解损失函数的过程

4. 关键源码学习（手写anchor_target_layer流程图）

5. faster rcnn工程 文件函数结构 学习 init forward

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之前写的内容有些杂乱，特此进行整理。

首先是pytorch基础系列：

1. pytorch常用的一些基础属性和函数，以及与所熟知的numpy的不同，矩阵思维。

numpy：从多重for循环思维转换到矩阵思维 【广播】

pyTorch基础系列（一）—— 基本语法

RPN 预备编程知识（一） : Numpy VS Pytorch （ Anchor_target_layer ）【用心写的】

numpy：从多重for循环思维转换到矩阵思维

2. pytorch写cnn的一系列流程。

PyTorch基础系列（二）——cnn简单训练6个流程【用心写的】

pytorch minst分类 莫凡

3. pytorch 搭建模型 经典

pytorch 50行代码搭建ResNet-50

yolo v3 网络结构

pytorch yolov3 构建class Darknet 脑海中过一遍

4. 深入 学习神经网络中 模块的属性方法。

PyTorch基础系列（三）——深入理解autograd：Variable属性方法【最新已经和tensor合并为一类】【用心写的】

pytorch 基础系列（四）——nn.module

6. 矩阵思维 repeat view *等函数的实际应用

pytorch yolov3 yolo层的构建 矩阵运算思维启蒙 损失函数要求公示里面的乘以相应的anchor

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其次是实例faster rcnn 源码学习：

1. 首先需要必备的用到 的编程基础

reshape和transpose的区别 【用心写的】

numpy：从多重for循环思维转换到矩阵思维

RPN 预备编程知识（一） : Numpy VS Pytorch （ Anchor_target_layer ）

RPN 预备编程知识（二） : 函数篇章 bbox_transform.py

2. 从输入输出 的维度角度 理解整个流程（手写流程图）

 pytoch faster rcnn复现系列（一） RPN层输入输出维度理解【用心写的】

3. 深入了解损失函数的过程

faster rcnn中 损失函数（一）——softmax，softmax loss和cross entropy的讲解 【用心写的】

faster rcnn中损失函数（二）—— Smoooh L1 Loss的讲解 【用心写的】

faster rcnn中损失函数（三）——理解faster-rcnn中计算rpn_loss_cls&rpn_loss_box的过程 【用心写的】

4. 关键源码学习

ROIPooling的意义？全连接层输入需要固定尺度？全连接层的实现？为什么需要两个全连接层？【附送 用心写的】

faster rcnn pytorch 复现系列（二）：generate_anchors源码解析【用心写的】

faster rcnn pytorch 复现系列（三）： Anchor_target_layer.py【手写流程图 用心写的】

5. faster rcnn工程 文件函数结构 学习

继承nn.Module后的 init与forward函数【trian_val、vgg16、faster_rcnn、rpn】.py 学习 文件结构 大工程安排