PyTorch官方教程中文版

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做者：磐創 AI pytorch 翻譯小組: News & fendouai

PyTorch 入門教程：http://pytorchchina.com

專欄介紹：

PyTorch是一個基於Torch的Python開源機器學習庫，用於天然語言處理等應用程序。它主要由Facebookd的人工智能小組開發，不只可以 實現強大的GPU加速，同時還支持動態神經網絡，這一點是如今不少主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了兩個高級功能：
1.具備強大的GPU加速的張量計算（如Numpy）
2.包含自動求導系統的深度神經網絡
除了Facebook以外，Twitter、GMU和Salesforce等機構都採用了PyTorch。

官方教程包含了 PyTorch 介紹，安裝教程；60分鐘快速入門教程，能夠迅速從小白階段完成一個分類器模型；計算機視覺經常使用模型，方便基於本身的數據進行調整，再也不須要從頭開始寫；天然語言處理模型，聊天機器人，文本生成等生動有趣的項目。

總而言之：
若是你想了解一下 PyTorch，能夠看介紹部分。
若是你想快速入門 PyTorch，能夠看60分鐘快速入門。
若是你想解決計算機視覺問題，能夠看計算機視覺部分。
若是你想解決天然語言處理問題，能夠看NLP 部分。

後續會更新強化學習和生成對抗網絡部份內容。

專欄目錄：

第一章：PyTorch之簡介與下載
1.PyTorch簡介
2.PyTorch環境搭建
第二章：PyTorch之60min入門
1.PyTorch 入門
2.PyTorch 自動微分
3.PyTorch 神經網絡
4.PyTorch 圖像分類器
5.PyTorch 數據並行處理
第三章：PyTorch之入門強化
1.數據加載和處理
2.PyTorch小試牛刀
3.遷移學習
4.混合前端的seq2seq模型部署
5.保存和加載模型
第四章：PyTorch之圖像篇
1.微調基於torchvision 0.3的目標檢測模型
2.微調TorchVision模型
3.空間變換器網絡
4.使用PyTorch進行Neural-Transfer
5.生成對抗示例
6.使用ONNX將模型轉移至Caffe2和移動端
第五章：PyTorch之文本篇
1.聊天機器人教程
2.使用字符級RNN生成名字
3.使用字符級RNN進行名字分類
4.在深度學習和NLP中使用Pytorch
5.使用Sequence2Sequence網絡和注意力進行翻譯
第六章：PyTorch之生成對抗網絡
第七章：PyTorch之強化學習

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