TorchLeet是一个专注于PyTorch的练习项目，分为两个部分：一是涵盖从基础到高级的PyTorch实践问题，旨在提升深度学习技能；二是专注于从零实现大语言模型（LLMs）的问题集，包括注意力机制和嵌入等内容。项目强调独立解决问题，以深入理解PyTorch概念。

文章主要内容总结：

项目名称：TorchLeet - PyTorch的LeetCode

项目简介：TorchLeet是一个专为PyTorch学习者设计的练习平台，分为两个主要问题集：Question Set和LLM Set，旨在帮助用户从基础到高级逐步掌握PyTorch和深度学习技能。

1. Question Set

• 🔵Basic：适合初学者，涵盖线性回归、自定义数据集和DataLoader、自定义激活函数、自定义损失函数（如Huber Loss）、深度神经网络实现、TensorBoard可视化、模型保存与加载等基础内容。
• 🟢Easy：适合有一定PyTorch基础的用户，包括CNN在CIFAR-10上的实现、RNN从零实现、数据增强、模型量化、混合精度训练等。
• 🟡Medium：挑战性较强，涉及CNN参数初始化、LSTM从零实现、AlexNet实现、KNN实现等。
• 🔴Hard：面向高级用户，包含自定义Autograd函数、神经风格迁移、图神经网络（GNN）、Transformer、GAN、序列到序列模型、分布式训练等复杂任务。

2. LLM Set

• 专注于大语言模型（LLM）的实现与理解，涵盖从零实现注意力机制、多头注意力、分组查询注意力、Sinusoidal嵌入、ROPE嵌入、SmolLM实现、模型量化（如GPTQ）、Beam Search、Top K采样、LoRA、RLHF等技术。

3. 项目特点

• 多样化问题：覆盖从基础到高级的PyTorch概念，如张量、自动微分、CNN、GAN等。
• 引导式学习：提供不完整的代码块（...和#TODO），鼓励用户动手实践，并提供解答。

4. 快速开始

• 安装依赖：需要安装PyTorch和其他相关包。
• 项目结构：问题按难度和ID分类，每个问题有对应的解答文件。
• 使用方法：用户选择问题后，填写缺失代码并测试，最后与解答文件对比。

5. 贡献指南

• 鼓励用户贡献新问题或改进现有问题，需确保问题文档清晰并遵循项目结构，提交PR并标记作者。

6. 项目展示

• ：展示了项目的Star增长趋势。

总结：TorchLeet是一个结构清晰、内容丰富的PyTorch学习平台，适合从初学者到高级开发者的不同需求，帮助用户通过实践深入理解PyTorch和深度学习技术。

1. 反对使用GPT生成代码

   • 评论1认为应避免使用GPT，建议通过自己解决问题来深入理解PyTorch概念，并质疑整个项目是否主要由GPT生成。
     • 引用："Avoid using GPT. Try to solve these problems on your own. The goal is to learn and understand PyTorch concepts deeply."
     • 引用："I mean...this entire project appears to be mostly GPT-generated?"
   • 评论2直接建议删除仓库，可能出于对GPT生成内容的不满。
     • 引用："Please delete the repo. Thx"

2. 支持透明化GPT生成过程

   • 评论3认为项目虽然主要由LLM生成，但建议公开生成过程和提示词以增加透明度。
     • 引用："Since it seems mostly llm generated you could publish the process and prompts for transparency."

3. 对项目的实用性评价

   • 评论4认为项目非常有帮助，表示感谢分享。
     • 引用："super helpful, thanks for sharing!"
   • 评论7认为项目整体不错，但指出一些问题较为开放，与LeetCode的结构化问题不同。
     • 引用："This is decent for what it is. Some of the problems are pretty open ended which has pros and cons."
     • 引用："In leetcode they usually don’t tell you exactly what data structure you must use, only that it must pass certain test cases."

4. 对项目细节的幽默观察

   • 评论5对标题图片中PyTorch和Leet下方的红色波浪线感到好笑。
     • 引用："Is it just me or does anyone else find the red squiggly lines under Pytorch and Leet hilarious in the heading picture?"

5. 关于学习低级别ML工具的建议

   • 评论6询问其他人学习PyTorch、CUDA等低级别ML工具的方法。
     • 引用："What are people's other 'go try to build this thing, perfectly aligned to your noob-level' ways of learning lower-level ML Tools (PyTorch, CUDA etc.)?"