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PyTorch 官方中文教程包含 60 分钟快速入门教程,强化教程,计算机视觉,自然语言处理,生成对抗网络,强化学习。

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  •   1722332572 · 7 天前 · 679 次点击

    目录

    PyTorch 是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序。它主要由 Facebookd 的人工智能小组开发,不仅能够 实现强大的 GPU 加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如 TensorFlow 都不支持的。PyTorch 提供了两个高级功能: 1.具有强大的 GPU 加速的张量计算(如 Numpy ) 2.包含自动求导系统的深度神经网络 除了 Facebook 之外,Twitter、GMU 和 Salesforce 等机构都采用了 PyTorch。

    官方教程包含了 PyTorch 介绍,安装教程; 60 分钟快速入门教程,可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型;计算机视觉常用模型,方便基于自己的数据进行调整,不再需要从头开始写;自然语言处理模型,聊天机器人,文本生成等生动有趣的项目。

    总而言之: 如果你想了解一下 PyTorch,可以看介绍部分。 如果你想快速入门 PyTorch,可以看 60 分钟快速入门。 如果你想解决计算机视觉问题,可以看计算机视觉部分。 如果你想解决自然语言处理问题,可以看 NLP 部分。

    后续会更新强化学习和生成对抗网络部分内容。

    作者:磐创 AI pytorch 翻译小组: News & fendouai

    PyTorch 入门教程:http://pytorchchina.com

    第一章:PyTorch 之简介与下载

    1.PyTorch 简介

    2.PyTorch 环境搭建

    第二章:PyTorch 之 60min 入门

    1.PyTorch 入门

    2.PyTorch 自动微分

    3.PyTorch 神经网络

    4.PyTorch 图像分类器

    5.PyTorch 数据并行处理

    第三章:PyTorch 之入门强化

    1.数据加载和处理

    2.PyTorch 小试牛刀

    3.迁移学习

    4.混合前端的 seq2seq 模型部署

    5.保存和加载模型

    第四章:PyTorch 之图像篇

    1.微调基于 torchvision 0.3 的目标检测模型

    2.微调 TorchVision 模型

    3.空间变换器网络

    4.使用 PyTorch 进行 Neural-Transfer

    5.生成对抗示例

    6.使用 ONNX 将模型转移至 Caffe2 和移动端

    第五章:PyTorch 之文本篇

    1.聊天机器人教程

    2.使用字符级 RNN 生成名字

    3.使用字符级 RNN 进行名字分类

    4.在深度学习和 NLP 中使用 Pytorch

    5.使用 Sequence2Sequence 网络和注意力进行翻译

    第六章:PyTorch 之生成对抗网络

    第七章:PyTorch 之强化学习

    GitHub 仓库,欢迎 Star,Fork

    https://github.com/fendouai/PyTorchDocs

    1 回复  |  直到 2019-08-14 11:06:27 +08:00
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    1722332572   7 天前
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