20180122 PyTorch学习资料汇总

 PyTorch发布一年团队总结：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33131356?gw=1&utm_source=qq&utm_medium=social

官方教程：

github：https://github.com/pytorch

官方文档：http://pytorch.org/docs/0.3.0/notes/autograd.html

官方tutorials：http://pytorch.org/tutorials/

翻译的中文文档：http://pytorch.apachecn.org/cn/docs/0.3.0/index.html

非官方教程：

Sean Robertson 与 Justin Johnson 编写出了大量出色的新教程——例如天然语言处理方向等等。

Yunjey Choi 则经过一篇堪称惊艳的教程，帮助学习者了解如何使用 30 行甚至更少代码实现大部分模型。每一份新教程的诞生都能帮助用户更好更快地找到适合本身的学习途径。

Goku Mohandas 与 Delip Rao 正调整其所编写论著中的代码内容，旨在使用 PyTorch 项目。

哈佛大学的 CS287

Fast.ai 的”面向程序员的深度学习”是一项高人气在线课程 2017 年 9 月，Jeremy 与 Rachel 宣布将来的 fast.ai 课程将几乎彻底基于 PyTorch 进行设计。
与新加坡国立大学与清华大学关系密切的研究人员 Ritchie Ng 发布了一项名为“利用 PyTorch 践行深度学习”的 Udemy 课程。
来自香港科技大学的 Sung Kim 在 YouTube 上发布了一项题为“从零开始学 PyTorch”的在线课程，专门面向普通观众

书籍：

 

机器学习、深度学习视频资料

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24768878