李沐深度学习github

李沐（Mu Li）是一位在深度学习领域非常知名的研究人员和工程师，他是开源社区MXNet项目的创始人之一，并且是该项目的主要贡献者之一。你可以在他的GitHub上找到他的一些深度学习相关的项目和代码。具体来说，他在GitHub上有一个个人仓库，地址是https://github.com/mli。你可以在这里找到他的一些开源项目和代码。

相关问题

李沐，动动手学习深度学习github项目

1. GluonCV：一个基于MXNet/Gluon的计算机视觉工具库，包括各种经典模型、数据集、预处理和评估等内容。

2. MXNet：一个基于深度学习的分布式计算框架，支持多种编程语言和计算设备，包括CPU、GPU和TPU等。

3. D2L：《动手学深度学习》的代码实现，基于MXNet/Gluon实现，包括各种深度学习基础和高级应用的代码实现。

4. Tensorflow：Google开发的深度学习框架，支持多种编程语言和计算设备，包括CPU、GPU和TPU等。

5. PyTorch：Facebook开发的深度学习框架，支持动态图和静态图两种计算图，具有易用性和高灵活性的特点。

6. TensorFlow-Examples：一系列TensorFlow的示例代码，覆盖了各种深度学习应用场景和技术细节。

7. PyTorch-Examples：一系列PyTorch的示例代码，覆盖了各种深度学习应用场景和技术细节。

8. Keras：一个高级深度学习API，支持多种深度学习框架，包括TensorFlow、Theano和CNTK等。

9. Caffe：一个经典的深度学习框架，支持多种深度学习模型和应用场景，包括图像分类、物体检测和语义分割等。

10. Torch：一个基于Lua语言的深度学习框架，支持多种深度学习模型和应用场景，包括自然语言处理和计算机视觉等。

李沐深度学习pytorch

李沐是深度学习领域的知名专家，他是PyTorch深度学习框架的创始人之一。他在教育领域也有很多贡献，包括开设在线课程和撰写教材。在他的视频中，他分享了关于PyTorch的知识和经验。视频内容中的编程部分是用PyCharm编写的，对学习PyTorch的人来说是一个很好的参考。

在PyTorch中，常用的数据结构是N维数组，可以使用torch.tensor()来创建张量。此外，还可以使用torch.ones()和torch.zeros()创建全1和全0的张量，使用torch.arange()创建等差数列的张量，使用torch.randn()创建均值为0，标准差为1的正态分布张量，使用torch.exp()计算张量的指数函数。相应地，在NumPy中，可以使用np.array()、np.ones()、np.zeros()、np.arange()、np.random.rand()和np.exp()来创建相似的数组。

在PyTorch中，还提供了一些数学运算和函数，如加法（+）、减法（-）、乘法（*）、除法（/）、相等性判断（==、!=）、点积（torch.dot()、torch.mv()、torch.mm()）。这些操作和函数可用于处理和操作张量中的数据。

总之，李沐的视频和编程笔记提供了关于PyTorch深度学习框架的宝贵信息和实践经验，对深度学习和PyTorch的学习者来说是一个很好的学习资源。