老马的程序人生
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资料分享：PyTorch中文版官方教程来啦（附下载）

背景

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。 除了 Facebook 之外，Twitter、GMU和Salesforce 等机构都采用了 PyTorch。

近日，一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉，读者朋友从中可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。

教程网站：http://pytorch123.com

为了方便读者朋友们 本地查看，帮大家打包好了一份PyTorch中文版官方教程 PDF版本。

教程里有什么

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。

教程目录

PyTorch 之简介与下载

  • PyTorch 简介
  • PyTorch 环境搭建

PyTorch 之 60min 入门教程

  • PyTorch 入门
  • PyTorch 自动微分
  • PyTorch 神经网络
  • PyTorch 图像分类器
  • PyTorch 数据并行处理

PyTorch 之入门强化教程

  • 数据加载和处理
  • PyTorch 小试牛刀
  • 迁移学习
  • 混合前端的 seq2seq 模型部署
  • 混合前端
  • 预备环境
  • 保存和加载模型

PyTorch 之图像篇

  • 微调基于 torchvision 0.3 的目标检测模型
  • 微调 TorchVision 模型
  • 空间变换器网络
  • 使用 PyTorch 进行 Neural-Transfer
  • 生成对抗示例
  • 使用 ONNX 将模型转移至 Caffe2 和移动端

PyTorch 之文本篇

  • 聊天机器人教程
  • 使用字符级 RNN 生成名字
  • 使用字符级 RNN 进行名字分类
  • 在深度学习和 NLP 中使用 Pytorch
  • 使用 Sequence2Sequence 网络和注意力进行翻译

PyTorch 之生成对抗网络

  • 生成对抗网络

PyTorch 之强化学习

  • 强化学习

生产环境部署 PyTorch 模型

  • 使用Flask来部署PyTorch模型
  • TorchScript的简介
  • 在C++中加载TorchScript模型

PDF资源获取

下载《PyTorch中文版官方教程》

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20200226

往期活动

LSGO软件技术团队会定期开展提升编程技能的刻意练习活动，希望大家能够参与进来一起刻意练习，一起学习进步！

  • 我是如何组织“算法刻意练习活动”的？
  • Day01 两数相加
  • Day02 寻找两个有序数组的中位数
  • Day03 最长回文子串
  • Day04 整数反转
  • Day05 字符串转换整数 (atoi)
  • Day06 回文数
  • Day07 盛最多水的容器
  • Day08 最长公共前缀
  • Day09 三数之和
  • Day10 最接近的三数之和
  • Day11 有效的括号
  • Day12 合并两个有序链表
  • Day13 合并K个排序链表
  • Day14 删除排序数组中的重复项
  • Day15 搜索旋转排序数组
  • Day16 字符串相乘
  • Day17 全排列
  • Day18 最大子序和
  • Day19 螺旋矩阵
  • Day20 螺旋矩阵 II
  • Day21 旋转链表
  • Day22 不同路径
  • Day23 爬楼梯
  • Day24 子集
  • Day25 合并两个有序数组
  • Day26 格雷编码
  • Day27 二叉树的最大深度
  • Day28 买卖股票的最佳时机
  • Day29 买卖股票的最佳时机 II
  • Day30 二叉树中的最大路径和
  • Day31 只出现一次的数字
  • Day32 环形链表
  • Day33 环形链表 II
  • Day34 LRU缓存机制
  • Day35 排序链表
  • Day36 最小栈
  • Day37 相交链表
  • Day38 求众数
  • Day39 反转链表
  • Day40 数组中的第K个最大元素
  • Day41 存在重复元素
  • Day42 二叉搜索树中第K小的元素
  • Day43 2的幂
  • Day44 二叉搜索树的最近公共祖先
  • Day45 二叉树的最近公共祖先
  • Day46 删除链表中的节点
  • Day47 除自身以外数组的乘积
  • Day48 Nim 游戏
  • Day49 反转字符串
  • Day50 反转字符串中的单词 III

我是 终身学习者“老马”，一个长期践行“结伴式学习”理念的 中年大叔。

我崇尚分享，渴望成长，于2010年创立了“LSGO软件技术团队”，并加入了国内著名的开源组织“Datawhale”，也是“Dre@mtech”、“智能机器人研究中心”和“大数据与哲学社会科学实验室”的一员。

愿我们一起学习，一起进步，相互陪伴，共同成长。

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