PyTorch官方教程中文版

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

PyTorch 入门教程：http://pytorchchina.com

专栏介绍：

PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于天然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不只可以 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是如今不少主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能：
1.具备强大的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以外，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，能够迅速从小白阶段完成一个分类器模型；计算机视觉经常使用模型，方便基于本身的数据进行调整，再也不须要从头开始写；天然语言处理模型，聊天机器人，文本生成等生动有趣的项目。

总而言之：
若是你想了解一下 PyTorch，能够看介绍部分。
若是你想快速入门 PyTorch，能够看60分钟快速入门。
若是你想解决计算机视觉问题，能够看计算机视觉部分。
若是你想解决天然语言处理问题，能够看NLP 部分。

后续会更新强化学习和生成对抗网络部份内容。

专栏目录：

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
第七章：PyTorch之强化学习

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