Ubuntu上PyTorch有哪些学习资源

Ubuntu上PyTorch学习资源精选

一 系统环境与安装

• 入门建议先准备一个隔离的 Python/Conda 环境，再安装 PyTorch + torchvision + torchaudio。常见做法：更新系统后安装 build-essential 与 Python 3.x，使用 Miniconda 创建虚拟环境，随后用 pip 或 conda 安装对应版本；如需 GPU，先装 CUDA/cuDNN 并配置环境变量，最后用 python 验证版本与 CUDA 可用性。示例命令（按需选择 CPU/GPU 与安装方式）：
  • 系统准备与 Miniconda
    • sudo apt update && sudo apt install -y build-essential python3 python3-pip
    • wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
    • bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
  • 创建环境并安装
    • CPU：pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
    • GPU（示例 CUDA 11.7）：conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda11.7 -c pytorch -c nvidia
  • 验证
    • python - <<‘PY’ import torch print(“torch:”, torch.version, “cuda:”, torch.cuda.is_available()) PY 以上流程与命令要点可参考多篇在 Ubuntu 20.04/22.04 上的实操教程与安装指南。

二 中文系统课程与实战

• 动手学深度学习 PyTorch 版（D2L）：配套 Jupyter 笔记、代码示例与习题，覆盖 Tensor、Autograd、nn、数据预处理、CV/NLP 等；适合从零到项目实战的体系化学习。
• PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目：面向 Ubuntu 16.04+ 场景，系统讲解 Tensor/Autograd/nn 与 CNN/RNN 等模型，并配合 CV/NLP 项目巩固实战能力。

三 英文系统课程与官方资料

• 官方教程与示例：涵盖 Autograd、DataLoader、Optimizer、Distributed 等核心模块，适合作为日常查阅与进阶参考。
• PyTorch Examples 与 Model Zoo：官方维护的 模型实现与复现脚本，便于快速对照学习工程化写法与最佳实践。
• PyTorch Forums / Discussions：遇到环境、性能或 API 使用问题，可在官方社区检索或提问，获取一线开发者帮助。

四 进阶与工程化资源

• 源码编译与定制：在 Ubuntu 上从源码构建 PyTorch，可按需开启/优化特性（如 CUDA、MKL、量化等），适合需要特定性能或研究需求的用户。
• 远程开发与可视化：使用 Jupyter Notebook/Lab 配合 SSH 端口转发 进行远程实验；安装 RISE 可做课堂式幻灯片演示，提升讲解与复盘效率。

五 学习路径与实践建议

• 基础打牢：用 D2L 完成 Tensor/Autograd 与 线性回归/Softmax 回归/MLP 的实现与训练，理解前向/反向与优化器闭环。
• 计算机视觉进阶：基于 torchvision 做 CIFAR-10/ImageNet 分类，尝试 ResNet/VGG 等网络与数据增强、学习率调度。
• 自然语言处理入门：用 torchtext 或 Hugging Face Transformers 做文本分类/序列标注，掌握 Embedding/RNN/Transformer 基础。
• 工程化与协作：将实验迁移到 Conda 环境，使用 Jupyter 记录实验，代码托管到 Git，并撰写可复现实验报告（指标、超参与日志）。