المرحلة الرابعة: التعلم العميق والشبكات العصبية

دليل PyTorch: وصف تفصيلي للمشروع

نظرة عامة على المشروع

دليل PyTorch هو كتاب مفتوح المصدر يهدف إلى مساعدة أولئك الذين يرغبون في استخدام PyTorch لتطوير وبحث التعلم العميق على البدء بسرعة. هذا مشروع مفتوح المصدر على GitHub تم إنشاؤه بواسطة zergtant، وهو مخصص لتوفير مواد تعليمية منهجية للمبتدئين في PyTorch.

مميزات المشروع

1. عملية وقوية

• ضمان الاختبار: جميع دروس Pytorch المضمنة مضمونة التشغيل بنجاح من خلال الاختبار.
• مزامنة الإصدار: نظرًا لتكرار إصدارات PyTorch، سيظل إصدار البرنامج التعليمي متوافقًا مع إصدار PyTorch.
• الإصدار الحالي: الإصدار الحالي 1.11

2. مفتوح المصدر وشفاف

• معايير الاقتباس: نظرًا لمحدودية مستواي، فقد رجعت إلى بعض المواد عبر الإنترنت عند كتابة هذا البرنامج التعليمي، وأود أن أعرب عن احترامي لهم هنا، وسأرفق عنوان URL الأصلي في كل اقتباس لتسهيل الرجوع إليه.
• تحديث مستمر: تتطور تقنيات التعلم العميق بسرعة، ويتم تحديث PyTorch باستمرار، وسأقوم بتحسين المحتوى ذي الصلة تدريجيًا.

3. دعم المجتمع

• مجموعة دردشة QQ: رقم المجموعة: 760443051
• مجموعات دردشة متعددة: توجد 6 مجموعات دردشة، وقد تم ملء المجموعات الخمس الأولى.
• ملاحظات حول المشكلات: يرجى طرح المشكلات مباشرةً.

هيكل المشروع

الفصل الأول: أساسيات PyTorch

• 1.1 مقدمة إلى PyTorch: يقدم المفاهيم والميزات الأساسية لـ PyTorch.
• 1.2 إعداد بيئة PyTorch: دليل تفصيلي لتكوين التثبيت.
• 1.3 التعلم العميق باستخدام PyTorch: مقدمة سريعة لمدة 60 دقيقة: برنامج تعليمي رسمي سريع البدء.
• 1.4 مقدمة إلى الموارد ذات الصلة: يوفر موارد تعليمية ومواد مرجعية.

الفصل الثاني: أساسيات الشبكات العصبية

• 2.3 مقدمة إلى الشبكات العصبية: مقدمة بتنسيق Jupyter Notebook.
• ملاحظات: سيؤدي فتح هذا الفصل باستخدام Microsoft Edge محليًا إلى حدوث أعطال، يرجى استخدامه Chrome Firefox لفتحه وعرضه.

الفصل الثالث: معالجة البيانات

• يحتوي على أمثلة ودروس تعليمية متعلقة بمعالجة البيانات.
• يوفر أمثلة لمجموعات البيانات الفعلية.

الفصل الرابع: وظائف متقدمة

• التدريب الموزع: استخدم DistributedDataParallel في PyTorch لتدريب نموذج موزع متعدد وحدات معالجة الرسومات.
• تحويل البيانات: ملخص للعمليات الشائعة للتحويلات.
• دالة الخسارة: ملخص لدالة الخسارة في pytorch.
• المحسن: ملخص لمحسن pytorch.

الميزات التقنية

1. دعم تنسيقات متعددة

• Jupyter Notebook: تنسيق .ipynb، يدعم التعلم التفاعلي.
• مستندات Markdown: تنسيق .md، سهل القراءة والفهم.
• برامج Python النصية: أمثلة تعليمات برمجية قابلة للتشغيل.

2. موجه نحو الممارسة

• برنامج CIFAR-10 التعليمي: يتضمن مشروع تصنيف صور كامل.
• آلية التدرج التلقائي: يشرح بالتفصيل استخدام autograd.
• دراسات الحالة الفعلية: يوفر أمثلة لسيناريوهات تطبيق فعلية متعددة.

3. دعم الأدوات

• برنامج التحويل النصي: الدليل النصي هو البرنامج النصي الذي كتبته لتحويل ipynb إلى إصدار عبر الإنترنت وملفات pdf.
• الإصدار عبر الإنترنت: يدعم التصفح والتعلم عبر الإنترنت.
• دعم المرآة: مرآة محلية، سريعة جدًا، ولن يتم حظرها: https://www.pytorch.wiki/

مسار التعلم

مسار مقترح للمبتدئين

1. إعداد البيئة: ابدأ بالفصل الأول وأكمل تثبيت PyTorch.
2. المفاهيم الأساسية: تعلم المفاهيم والعمليات الأساسية لـ PyTorch.
3. الشبكات العصبية: فهم المبادئ الأساسية للشبكات العصبية.
4. المشاريع العملية: تعميق الفهم من خلال مشاريع مثل CIFAR-10.
5. الوظائف المتقدمة: تعلم التدريب الموزع وتقنيات التحسين.

تعلم متقدم

• دراسة متعمقة لوظائف الخسارة والمحسنات المختلفة.
• إتقان تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات والتحويل.
• تعلم التدريب الموزع متعدد وحدات معالجة الرسومات.
• المشاركة في مناقشات المجتمع والإجابة على الأسئلة.

تعليمات الاستخدام

الحصول على التعليمات البرمجية

git clone https://github.com/zergtant/pytorch-handbook.git
cd pytorch-handbook

بيئة التشغيل

• Python 3.x
• PyTorch 1.11+
• Jupyter Notebook
• حزم التبعيات ذات الصلة

توافق المتصفح

• موصى به: Chrome، Firefox
• غير موصى به: Microsoft Edge (قد يتسبب في حدوث أعطال)

دليل المساهمة

كيفية المساهمة

1. تصحيح الأخطاء: يرجى طرح مشكلة أو طلب سحب مباشرة لتعديل الأخطاء المطبعية.
2. انتبه للإصدار: يرجى الانتباه إلى الإصدار عند طلب السحب.
3. ملاحظات حول المشكلات: أبلغ عن المشكلات من خلال GitHub Issues.

تفاعل المجتمع

• انضم إلى مجموعة دردشة QQ للمشاركة في المناقشات.
• أرسل المشكلات والاقتراحات على GitHub.
• شارك الدروس المستفادة والخبرات.

قيمة المشروع

قيمة التعلم

• منهجية: يوفر مسارًا كاملاً لتعلم PyTorch.
• عملية: تم التحقق من صحة جميع التعليمات البرمجية من خلال الاختبار.
• في الوقت المناسب: يتم تحديثه باستمرار ليكون متزامنًا مع إصدار PyTorch.

قيمة المجتمع

• مساهمة مفتوحة المصدر: يوفر موارد عالية الجودة لمجتمع PyTorch الصيني.
• تبادل المعرفة: يعزز نشر تقنيات التعلم العميق.
• منصة تعاون: يوفر منصة للمتعلمين للتواصل والمناقشة.

التطورات المستقبلية

التحسينات المخطط لها

• إصدار PDF: لم يتم العثور على طريقة جيدة لإنشاء ملفات PDF حتى الآن، يمكن للأصدقاء الذين هم على دراية بهذا الجانب الاتصال بي.
• توسيع المحتوى: استمر في إضافة دروس وحالات جديدة.
• تحديث الإصدار: اتبع ميزات الإصدار الجديد من PyTorch.

الأهداف طويلة المدى

• إنشاء نظام تعليمي صيني أكثر اكتمالاً لـ PyTorch.
• توفير المزيد من المشاريع والحالات العملية.
• تدريب المزيد من مطوري PyTorch.

ملخص

دليل PyTorch هو مورد تعليمي ممتاز مفتوح المصدر، وهو مناسب بشكل خاص للمستخدمين الصينيين لتعلم PyTorch. هيكل المشروع واضح، والمحتوى عملي، والمجتمع نشط، وهو خيار مثالي للمبتدئين في التعلم العميق والمتعلمين المتقدمين. من خلال الدراسة المنهجية لهذا المشروع، يمكنك إتقان المفاهيم الأساسية ومهارات التطبيق العملي لـ PyTorch بسرعة.