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吐血整理:PyTorch项目代码与资源列表|集智AI学园

本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接,其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”,也有适用于老司机的论文代码实现,包括 Attention Based CNN、A3C、WGAN等等。所有代码均按照所属技术领域分类,包括机器视觉/图像相关、自然语言处理相关、强化学习相关等等。所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术,那么就快快收藏本文吧!

PyTorch 是什么?

PyTorch即 Torch 的 Python 版本。Torch 是由 Facebook 发布的深度学习框架,因支持动态定义计算图,相比于 Tensorflow 使用起来更为灵活方便,特别适合中小型机器学习项目和深度学习初学者。但因为 Torch 的开发语言是Lua,导致它在国内一直很小众。所以,在千呼万唤下,PyTorch应运而生!PyTorch 继承了 Troch 的灵活特性,又使用广为流行的 Python 作为开发语言,所以一经推出就广受欢迎!

目录:

  1. 入门系列教程

  2. 入门实例

  3. 图像、视觉、CNN相关实现

  4. 对抗生成网络、生成模型、GAN相关实现

  5. 机器翻译、问答系统、NLP相关实现

  6. 先进视觉推理系统

  7. 深度强化学习相关实现

  8. 通用神经网络高级应用

1

入门系列教程

PyTorch Tutorials

https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial.git

著名的“莫烦”PyTorch系列教程的源码。

Deep Learning with PyTorch: a 60-minute blitz

http://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html

PyTorch官网推荐的由网友提供的60分钟教程,本系列教程的重点在于介绍PyTorch的基本原理,包括自动求导,神经网络,以及误差优化API。

Simple examples to introduce PyTorch

https://github.com/jcjohnson/pytorch-examples.git

由网友提供的PyTorch教程,通过一些实例的方式,讲解PyTorch的基本原理。内容涉及Numpy、自动求导、参数优化、权重共享等。

2

入门实例

Ten minutes pyTorch Tutorial

https://github.com/SherlockLiao/pytorch-beginner.git

知乎上“十分钟学习PyTorch“系列教程的源码。

Official PyTorch Examples

https://github.com/pytorch/examples

官方提供的实例源码,包括以下内容:

  • MNIST Convnets

  • Word level Language Modeling using LSTM RNNs

  • Training Imagenet Classifiers with Residual Networks

  • Generative Adversarial Networks (DCGAN)

  • Variational Auto-Encoders

  • Superresolution using an efficient sub-pixel convolutional neural network

  • Hogwild training of shared ConvNets across multiple processes on MNIST

  • Training a CartPole to balance in OpenAI Gym with actor-critic

  • Natural Language Inference (SNLI) with GloVe vectors, LSTMs, and torchtext

  • Time sequence prediction - create an LSTM to learn Sine waves

PyTorch Tutorial for Deep Learning Researchers

https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial.git

据说是提供给深度学习科研者们的PyTorch教程←_←。教程中的每个实例的代码都控制在30行左右,简单易懂,内容如下:

  • PyTorch Basics

  • Linear Regression

  • Logistic Regression

  • Feedforward Neural Network

  • Convolutional Neural Network

  • Deep Residual Network

  • Recurrent Neural Network

  • Bidirectional Recurrent Neural Network

  • Language Model (RNN-LM)

  • Generative Adversarial Network

  • Image Captioning (CNN-RNN)

  • Deep Convolutional GAN (DCGAN)

  • Variational Auto-Encoder

  • Neural Style Transfer

  • TensorBoard in PyTorch

PyTorch-playground

https://github.com/aaron-xichen/pytorch-playground.git

PyTorch初学者的Playground,在这里针对一下常用的数据集,已经写好了一些模型,所以大家可以直接拿过来玩玩看,目前支持以下数据集的模型。

  • mnist, svhn

  • cifar10, cifar100

  • stl10

  • alexnet

  • vgg16, vgg16_bn, vgg19, vgg19_bn

  • resnet18, resnet34, resnet50, resnet101, resnet152

  • squeezenet_v0, squeezenet_v1

  • inception_v3

3

图像、视觉、CNN相关实现

PyTorch-FCN

https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn.git

FCN(Fully Convolutional Networks implemented) 的PyTorch实现。

Attention Transfer

https://github.com/szagoruyko/attention-transfer.git

论文 "Paying More Attention to Attention: Improving the Performance of Convolutional Neural Networks via Attention Transfer" 的PyTorch实现。

Wide ResNet model in PyTorch

https://github.com/szagoruyko/functional-zoo.git

一个PyTorch实现的 ImageNet Classification 。

CRNN for image-based sequence recognition

https://github.com/bgshih/crnn.git

这个是 Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) 的 PyTorch 实现。CRNN 由一些CNN,RNN和CTC组成,常用于基于图像的序列识别任务,例如场景文本识别和OCR。

Scaling the Scattering Transform: Deep Hybrid Networks

https://github.com/edouardoyallon/pyscatwave.git

使用了“scattering network”的CNN实现,特别的构架提升了网络的效果。

Conditional Similarity Networks (CSNs)

https://github.com/andreasveit/conditional-similarity-networks.git

《Conditional Similarity Networks》的PyTorch实现。

Multi-style Generative Network for Real-time Transfer

https://github.com/zhanghang1989/PyTorch-Style-Transfer.git

MSG-Net 以及 Neural Style 的 PyTorch 实现。

Big batch training

https://github.com/eladhoffer/bigBatch.git

《Train longer, generalize better: closing the generalization gap in large batch training of neural networks》的 PyTorch 实现。

CortexNet

https://github.com/e-lab/pytorch-CortexNet.git

一个使用视频训练的鲁棒预测深度神经网络。

Neural Message Passing for Quantum Chemistry

https://github.com/priba/nmp_qc.git

论文《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》的PyTorch实现,好像是讲计算机视觉下的神经信息传递。

4

对抗生成网络、生成模型、GAN相关实现

Generative Adversarial Networks (GANs) in PyTorch

https://github.com/devnag/pytorch-generative-adversarial-networks.git

一个非常简单的由PyTorch实现的对抗生成网络

DCGAN & WGAN with Pytorch

https://github.com/chenyuntc/pytorch-GAN.git

由中国网友实现的DCGAN和WGAN,代码很简洁。

Official Code for WGAN

https://github.com/martinarjovsky/WassersteinGAN.git

WGAN的官方PyTorch实现。

DiscoGAN in PyTorch

https://github.com/carpedm20/DiscoGAN-pytorch.git

《Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks》的 PyTorch 实现。

Adversarial Generator-Encoder Network

https://github.com/DmitryUlyanov/AGE.git

《Adversarial Generator-Encoder Networks》的 PyTorch 实现。

CycleGAN and pix2pix in PyTorch

https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix.git

图到图的翻译,著名的 CycleGAN 以及 pix2pix 的PyTorch 实现。

Weight Normalized GAN

https://github.com/stormraiser/GAN-weight-norm.git

《On the Effects of Batch and Weight Normalization in Generative Adversarial Networks》的 PyTorch 实现。

5

机器翻译、问答系统、NLP相关实现

DeepLearningForNLPInPytorch

https://github.com/rguthrie3/DeepLearningForNLPInPytorch.git

一套以 NLP 为主题的 PyTorch 基础教程。本教程使用Ipython Notebook编写,看起来很直观,方便学习。

Practial Pytorch with Topic RNN & NLP

https://github.com/spro/practical-pytorch

以 RNN for NLP 为出发点的 PyTorch 基础教程,分为“RNNs for NLP”和“RNNs for timeseries data”两个部分。

PyOpenNMT: Open-Source Neural Machine Translation

https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py.git

一套由PyTorch实现的机器翻译系统。

Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues

https://github.com/facebookresearch/end-to-end-negotiator.git

Facebook AI Research 论文《Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues》的 PyTorch 实现。

Attention is all you need: A Pytorch Implementation

https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch.git

Google Research 著名论文《Attention is all you need》的PyTorch实现。

Improved Visual Semantic Embeddings

https://github.com/fartashf/vsepp.git

一种从图像中检索文字的方法,来自论文:《VSE++: Improved Visual-Semantic Embeddings》。

Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions

https://github.com/facebookresearch/DrQA.git

一个开放领域问答系统DrQA的PyTorch实现。

Structured-Self-Attentive-Sentence-Embedding

https://github.com/ExplorerFreda/Structured-Self-Attentive-Sentence-Embedding.git

IBM 与 MILA 发表的《A Structured Self-Attentive Sentence Embedding》的开源实现。

6

先进视觉推理系统

Visual Question Answering in Pytorch

https://github.com/Cadene/vqa.pytorch.git

一个PyTorch实现的优秀视觉推理问答系统,是基于论文《MUTAN: Multimodal Tucker Fusion for Visual Question Answering》实现的。项目中有详细的配置使用方法说明。

Clevr-IEP

https://github.com/facebookresearch/clevr-iep.git

Facebook Research 论文《Inferring and Executing Programs for Visual Reasoning》的PyTorch实现,讲的是一个可以基于图片进行关系推理问答的网络。

7

深度强化学习相关实现

Deep Reinforcement Learning withpytorch & visdom

https://github.com/onlytailei/pytorch-rl.git

多种使用PyTorch实现强化学习的方法。

Value Iteration Networks in PyTorch

https://github.com/onlytailei/Value-Iteration-Networks-PyTorch.git

Value Iteration Networks (VIN) 的PyTorch实现。

A3C in PyTorch

https://github.com/onlytailei/A3C-PyTorch.git

Adavantage async Actor-Critic (A3C) 的PyTorch实现。

8

通用神经网络高级应用

PyTorch-meta-optimizer

https://github.com/ikostrikov/pytorch-meta-optimizer.git

论文《Learning to learn by gradient descent by gradient descent》的PyTorch实现。

OptNet: Differentiable Optimization as a Layer in Neural Networks

https://github.com/locuslab/optnet.git

论文《Differentiable Optimization as a Layer in Neural Networks》的PyTorch实现。

Task-based End-to-end Model Learning

https://github.com/locuslab/e2e-model-learning.git

论文《Task-based End-to-end Model Learning》的PyTorch实现。

DiracNets

https://github.com/szagoruyko/diracnets.git

不使用“Skip-Connections”而搭建特别深的神经网络的方法。

ODIN: Out-of-Distribution Detector for Neural Networks

https://github.com/ShiyuLiang/odin-pytorch.git

这是一个能够检测“分布不足”(Out-of-Distribution)样本的方法的PyTorch实现。当“true positive rate”为95%时,该方法将DenseNet(适用于CIFAR-10)的“false positive rate”从34.7%降至4.3%。

Accelerate Neural Net Training by Progressively Freezing Layers

https://github.com/ajbrock/FreezeOut.git

一种使用“progressively freezing layers”来加速神经网络训练的方法。

Efficient_densenet_pytorch

https://github.com/gpleiss/efficient_densenet_pytorch.git

DenseNets的PyTorch实现,优化以节省GPU内存。


本文PDF和HTML版的下载链接:

http://campus.swarma.org/gapp=120

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重磅系列课:火炬上的深度学习(上)

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李周园,清华大学博士、荷兰Wageningen大学WIMEK学者,遥感数据挖掘方向。

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胡胜、中国地质大学(武汉)硕士、攻读博士,空间数据挖掘和智慧交通方向,熟悉Python语言

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孙颖宝 荷兰Wageningen大学遥感与地理信息实验室研究生,熟悉R、Python语言。

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苏尚君 前运维开发工程师、现Udacity机器学习课程助教,熟悉Python语言,GitHub用户

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任伟 中国科学院大学博士,气候系统与碳循环方向,有深度学习技术基础,熟悉数据挖掘与空间分析

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