各类PyTorch教程和案例的链接汇总（转载）

0 前言

转载了一篇适合新手的各类PyTorch教程总结的文章，希望对大家有帮助，原文链接在文末。

1 入门系列教程

PyTorch Tutorials
https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial.git
著名的“莫烦”PyTorch系列教程的源码。
Deep Learning with PyTorch: a 60-minute blitz
http://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html
PyTorch官网推荐的由网友提供的60分钟教程，本系列教程的重点在于介绍PyTorch的基本原理，包括自动求导，神经网络，以及误差优化API。
Simple examples to introduce PyTorch
https://github.com/jcjohnson/pytorch-examples.git
由网友提供的PyTorch教程，通过一些实例的方式，讲解PyTorch的基本原理。内容涉及Numpy、自动求导、参数优化、权重共享等。

2 入门实例

Ten minutes pyTorch Tutorial
https://github.com/SherlockLiao/pytorch-beginner.git
知乎上“十分钟学习PyTorch“系列教程的源码。
Official PyTorch Examples
https://github.com/pytorch/examples
官方提供的实例源码，包括以下内容：
MNIST Convnets
Word level Language Modeling using LSTM RNNs
Training Imagenet Classifiers with Residual Networks
Generative Adversarial Networks (DCGAN)
Variational Auto-Encoders
Superresolution using an efficient sub-pixel convolutional neural network
Hogwild training of shared ConvNets across multiple processes on MNIST
Training a CartPole to balance in OpenAI Gym with actor-critic
Natural Language Inference (SNLI) with GloVe vectors, LSTMs, and torchtext
Time sequence prediction - create an LSTM to learn Sine waves
PyTorch Tutorial for Deep Learning Researchers
https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial.git
据说是提供给深度学习科研者们的PyTorch教程←_←。教程中的每个实例的代码都控制在30行左右，简单易懂，内容如下：
PyTorch Basics
Linear Regression
Logistic Regression
Feedforward Neural Network
Convolutional Neural Network
Deep Residual Network
Recurrent Neural Network
Bidirectional Recurrent Neural Network
Language Model (RNN-LM)
Generative Adversarial Network
Image Captioning (CNN-RNN)
Deep Convolutional GAN (DCGAN)
Variational Auto-Encoder
Neural Style Transfer
TensorBoard in PyTorch
PyTorch-playground
https://github.com/aaron-xichen/pytorch-playground.git
PyTorch初学者的Playground，在这里针对一下常用的数据集，已经写好了一些模型，所以大家可以直接拿过来玩玩看，目前支持以下数据集的模型。
mnist, svhn
cifar10, cifar100
stl10
alexnet
vgg16, vgg16_bn, vgg19, vgg19_bn
resnet18, resnet34, resnet50, resnet101, resnet152
squeezenet_v0, squeezenet_v1
inception_v3

3 图像、视觉、CNN相关实现

PyTorch-FCN
https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn.git
FCN(Fully Convolutional Networks implemented) 的PyTorch实现。
Attention Transfer
https://github.com/szagoruyko/attention-transfer.git
论文 “Paying More Attention to Attention: Improving the Performance of Convolutional Neural Networks via Attention Transfer” 的PyTorch实现。
Wide ResNet model in PyTorch
https://github.com/szagoruyko/functional-zoo.git
一个PyTorch实现的 ImageNet Classification 。
CRNN for image-based sequence recognition
https://github.com/bgshih/crnn.git
这个是 Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) 的 PyTorch 实现。CRNN 由一些CNN，RNN和CTC组成，常用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。
Scaling the Scattering Transform: Deep Hybrid Networks
https://github.com/edouardoyallon/pyscatwave.git
使用了“scattering network”的CNN实现，特别的构架提升了网络的效果。
Conditional Similarity Networks (CSNs)
https://github.com/andreasveit/conditional-similarity-networks.git
《Conditional Similarity Networks》的PyTorch实现。
Multi-style Generative Network for Real-time Transfer
https://github.com/zhanghang1989/PyTorch-Style-Transfer.git
MSG-Net 以及 Neural Style 的 PyTorch 实现。
Big batch training
https://github.com/eladhoffer/bigBatch.git
《Train longer, generalize better: closing the generalization gap in large batch training of neural networks》的 PyTorch 实现。
CortexNet
https://github.com/e-lab/pytorch-CortexNet.git
一个使用视频训练的鲁棒预测深度神经网络。
Neural Message Passing for Quantum Chemistry
https://github.com/priba/nmp_qc.git
论文《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》的PyTorch实现，好像是讲计算机视觉下的神经信息传递。

4 对抗生成网络、生成模型、GAN相关实现

Generative Adversarial Networks (GANs) in PyTorch
https://github.com/devnag/pytorch-generative-adversarial-networks.git
一个非常简单的由PyTorch实现的对抗生成网络
DCGAN & WGAN with Pytorch
https://github.com/chenyuntc/pytorch-GAN.git
由中国网友实现的DCGAN和WGAN，代码很简洁。
Official Code for WGAN
https://github.com/martinarjovsky/WassersteinGAN.git
WGAN的官方PyTorch实现。
DiscoGAN in PyTorch
https://github.com/carpedm20/DiscoGAN-pytorch.git
《Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks》的 PyTorch 实现。
Adversarial Generator-Encoder Network
https://github.com/DmitryUlyanov/AGE.git
《Adversarial Generator-Encoder Networks》的 PyTorch 实现。
CycleGAN and pix2pix in PyTorch
https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix.git
图到图的翻译，著名的 CycleGAN 以及 pix2pix 的PyTorch 实现。
Weight Normalized GAN
https://github.com/stormraiser/GAN-weight-norm.git
《On the Effects of Batch and Weight Normalization in Generative Adversarial Networks》的 PyTorch 实现。

5 机器翻译、问答系统、NLP相关实现

DeepLearningForNLPInPytorch
https://github.com/rguthrie3/DeepLearningForNLPInPytorch.git
一套以 NLP 为主题的 PyTorch 基础教程。本教程使用Ipython Notebook编写，看起来很直观，方便学习。
Practial Pytorch with Topic RNN & NLP
https://github.com/spro/practical-pytorch
以 RNN for NLP 为出发点的 PyTorch 基础教程，分为“RNNs for NLP”和“RNNs for timeseries data”两个部分。
PyOpenNMT: Open-Source Neural Machine Translation
https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py.git
一套由PyTorch实现的机器翻译系统。（包含，Attention Model）
Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues
https://github.com/facebookresearch/end-to-end-negotiator.git
Facebook AI Research 论文《Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues》的 PyTorch 实现。
Attention is all you need: A Pytorch Implementation
https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch.git
Google Research 著名论文《Attention is all you need》的PyTorch实现。Attention Model（AM）。
Improved Visual Semantic Embeddings
https://github.com/fartashf/vsepp.git
一种从图像中检索文字的方法，来自论文：《VSE++: Improved Visual-Semantic Embeddings》。
Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions
https://github.com/facebookresearch/DrQA.git
一个开放领域问答系统DrQA的PyTorch实现。
Structured-Self-Attentive-Sentence-Embedding
https://github.com/ExplorerFreda/Structured-Self-Attentive-Sentence-Embedding.git
IBM 与 MILA 发表的《A Structured Self-Attentive Sentence Embedding》的开源实现。

6 先进视觉推理系统

Visual Question Answering in Pytorch
https://github.com/Cadene/vqa.pytorch.git
一个PyTorch实现的优秀视觉推理问答系统，是基于论文《MUTAN: Multimodal Tucker Fusion for Visual Question Answering》实现的。项目中有详细的配置使用方法说明。
Clevr-IEP
https://github.com/facebookresearch/clevr-iep.git
Facebook Research 论文《Inferring and Executing Programs for Visual Reasoning》的PyTorch实现，讲的是一个可以基于图片进行关系推理问答的网络。

7 深度强化学习相关实现

Deep Reinforcement Learning withpytorch & visdom
https://github.com/onlytailei/pytorch-rl.git
多种使用PyTorch实现强化学习的方法。
Value Iteration Networks in PyTorch
https://github.com/onlytailei/Value-Iteration-Networks-PyTorch.git
Value Iteration Networks (VIN) 的PyTorch实现。
A3C in PyTorch
https://github.com/onlytailei/A3C-PyTorch.git
Adavantage async Actor-Critic (A3C) 的PyTorch实现。

8 通用神经网络高级应用

PyTorch-meta-optimizer
https://github.com/ikostrikov/pytorch-meta-optimizer.git
论文《Learning to learn by gradient descent by gradient descent》的PyTorch实现。
OptNet: Differentiable Optimization as a Layer in Neural Networks
https://github.com/locuslab/optnet.git
论文《Differentiable Optimization as a Layer in Neural Networks》的PyTorch实现。
Task-based End-to-end Model Learning
https://github.com/locuslab/e2e-model-learning.git
论文《Task-based End-to-end Model Learning》的PyTorch实现。
DiracNets
https://github.com/szagoruyko/diracnets.git
不使用“Skip-Connections”而搭建特别深的神经网络的方法。
ODIN: Out-of-Distribution Detector for Neural Networks
https://github.com/ShiyuLiang/odin-pytorch.git
这是一个能够检测“分布不足”（Out-of-Distribution)样本的方法的PyTorch实现。当“true positive rate”为95％时，该方法将DenseNet（适用于CIFAR-10）的“false positive rate”从34.7％降至4.3％。
Accelerate Neural Net Training by Progressively Freezing Layers
https://github.com/ajbrock/FreezeOut.git
一种使用“progressively freezing layers”来加速神经网络训练的方法。
Efficient_densenet_pytorch
https://github.com/gpleiss/efficient_densenet_pytorch.git
DenseNets的PyTorch实现，优化以节省GPU内存。

原文链接

https://blog.csdn.net/fuckliuwenl/article/details/80554182?spm=1001.2014.3001.5501