Skip to content
master
Switch branches/tags
Code

Latest commit

 

Git stats

Files

Permalink
Failed to load latest commit information.
Type
Name
Latest commit message
Commit time
xc
Sep 24, 2019
dw
Nov 25, 2019
Aug 10, 2019
rg
Jul 12, 2019
ds
May 28, 2019
Aug 13, 2019
Aug 13, 2019
Jul 11, 2019
Jul 25, 2019
Sep 24, 2019

简介

目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同,有 TensorFlow 、PyTorch、Keras等。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域,并获取了极好的效果。其中,PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架,当前开源的框架中,没有哪一个框架能够在灵活性、易用性、速度这三个方面有两个能同时超过PyTorch。

本文档的定位是 PyTorch 入门教程,主要针对想要学习PyTorch的学生群体或者深度学习爱好者。通过教程的学习,能够实现零基础想要了解和学习深度学习,降低自学的难度,快速学习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。
  • 还有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 & PanChuang

原文:https://pytorch.org/tutorials/

目录

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

1.生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)

第七章:PyTorch之强化学习

1.强化学习(DQN)

教程推荐

  • PyTorch 入门教程

http://pytorchchina.com

  • 磐创AI 聊天机器人,智能客服:

http://www.panchuangai.com/

  • 磐创教程网站,TensorFlow,Pytorch,Keras:

http://panchuang.net/

  • 魔图互联 知识图谱推荐系统:

http://motuhulian.com

由于译者水平有限,如有疏漏,欢迎提交 PR。

About

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。欢迎 Star,Fork!

Topics

Resources

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages