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# PyTorch 中文手册（pytorch handbook）
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## 书籍介绍
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这是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门。
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由于本人水平有限，在写此教程的时候参考了一些网上的资料，在这里对他们表示敬意，我会在每个引用中附上原文地址，方便大家参考。
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深度学习的技术在飞速的发展，同时PyTorch也在不断更新，且本人会逐步完善相关内容。
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## 版本说明
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由于PyTorch版本更迭，教程的版本会与PyTorch版本，保持一致。
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[pytorch大版本更新的主要变动总结](pytorch-changelog.md) 当前版本 1.7
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## QQ 5群
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群号：894059877
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[点击链接加入群聊 『PyTorch Handbook 交流5群』](//jq.qq.com/?_wv=1027&k=HI1gtcVa)
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1群(985896536)已满，2群(681980831) 3群(773681699)已满 4群(884017356)已满
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不要再加了
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## 新福利
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公众账号每日分享干货文章
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## 说明
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- 修改错别字请直接提issue或PR
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- PR时请注意版本
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- 有问题也请直接提issue
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感谢
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## 目录
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### 第一章：PyTorch 入门
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1. [PyTorch 简介](chapter1/1.1-pytorch-introduction.md)
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2. [PyTorch 环境搭建](chapter1/1.2-pytorch-installation.md)
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3. [PyTorch 深度学习：60分钟快速入门（官方）](chapter1/1.3-deep-learning-with-pytorch-60-minute-blitz.md)
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- [张量](chapter1/1_tensor_tutorial.ipynb)
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- [Autograd：自动求导](chapter1/2_autograd_tutorial.ipynb)
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- [神经网络](chapter1/3_neural_networks_tutorial.ipynb)
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||||
- [训练一个分类器](chapter1/4_cifar10_tutorial.ipynb)
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||||
- [选读：数据并行处理（多GPU）](chapter1/5_data_parallel_tutorial.ipynb)
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||||
4. [相关资源介绍](chapter1/1.4-pytorch-resource.md)
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### 第二章 基础
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#### 第一节 PyTorch 基础
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1. [张量](chapter2/2.1.1.pytorch-basics-tensor.ipynb)
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2. [自动求导](chapter2/2.1.2-pytorch-basics-autograd.ipynb)
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||||
3. [神经网络包nn和优化器optm](chapter2/2.1.3-pytorch-basics-nerual-network.ipynb)
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4. [数据的加载和预处理](chapter2/2.1.4-pytorch-basics-data-loader.ipynb)
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#### 第二节 深度学习基础及数学原理
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[深度学习基础及数学原理](chapter2/2.2-deep-learning-basic-mathematics.ipynb)
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#### 第三节 神经网络简介
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[神经网络简介](chapter2/2.3-deep-learning-neural-network-introduction.ipynb) 注：本章在本地使用微软的Edge打开会崩溃，请使Chrome Firefox打开查看
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#### 第四节 卷积神经网络
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[卷积神经网络](chapter2/2.4-cnn.ipynb)
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#### 第五节 循环神经网络
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[循环神经网络](chapter2/2.5-rnn.ipynb)
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### 第三章 实践
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#### 第一节 logistic回归二元分类
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[logistic回归二元分类](chapter3/3.1-logistic-regression.ipynb)
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#### 第二节 CNN:MNIST数据集手写数字识别
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[CNN:MNIST数据集手写数字识别](chapter3/3.2-mnist.ipynb)
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#### 第三节 RNN实例：通过Sin预测Cos
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[RNN实例：通过Sin预测Cos](chapter3/3.3-rnn.ipynb)
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### 第四章 提高
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#### 第一节 Fine-tuning
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[Fine-tuning](chapter4/4.1-fine-tuning.ipynb)
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#### 第二节 可视化
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[visdom](chapter4/4.2.1-visdom.ipynb)
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[tensorboardx](chapter4/4.2.2-tensorboardx.ipynb)
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[可视化理解卷积神经网络](chapter4/4.2.3-cnn-visualizing.ipynb)
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#### 第三节 Fast.ai
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[Fast.ai](chapter4/4.3-fastai.ipynb)
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||||
#### 第四节 训练的一些技巧
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#### 第五节 多GPU并行训练
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[多GPU并行计算](chapter4/4.5-multiply-gpu-parallel-training.ipynb)
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#### 补充翻译文章：在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练
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[在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练](chapter4/distributeddataparallel)
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### 第五章 应用
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#### 第一节 Kaggle介绍
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[Kaggle介绍](chapter5/5.1-kaggle.md)
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#### 第二节 结构化数据
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[Pytorch处理结构化数据](chapter5/5.2-Structured-Data.ipynb)
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#### 第三节 计算机视觉
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||||
[Fashion MNIST 图像分类](chapter5/5.3-Fashion-MNIST.ipynb)
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||||
#### 第四节 自然语言处理
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#### 第五节 协同过滤
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### 第六章 资源
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### 第七章 附录
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[树莓派编译安装 pytorch 1.4](pi/)
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transforms的常用操作总结
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pytorch的损失函数总结
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pytorch的优化器总结
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## License
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[本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 3.0 中国大陆许可协议进行许可](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/cn)
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# PyTorch 中文手册（pytorch handbook）
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## 书籍介绍
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这是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门。
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由于本人水平有限，在写此教程的时候参考了一些网上的资料，在这里对他们表示敬意，我会在每个引用中附上原文地址，方便大家参考。
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深度学习的技术在飞速的发展，同时PyTorch也在不断更新，且本人会逐步完善相关内容。
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## 版本说明
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由于PyTorch版本更迭，教程的版本会与PyTorch版本，保持一致。
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[pytorch大版本更新的主要变动总结](pytorch-changelog.md) 当前版本 1.7
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## QQ 6群
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群号：760443051
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点击链接加入群聊【PyTorch Handbook 交流6群】：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=X4Ro6uWv
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1群(985896536)已满，2群(681980831) 3群(773681699)已满 4群(884017356)已满 5群(894059877)已满
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不要再加了
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## 说明
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- PR时请注意版本
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- 有问题也请直接提issue
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感谢
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## 目录
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### 第一章：PyTorch 入门
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1. [PyTorch 简介](chapter1/1.1-pytorch-introduction.md)
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2. [PyTorch 环境搭建](chapter1/1.2-pytorch-installation.md)
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3. [PyTorch 深度学习：60分钟快速入门（官方）](chapter1/1.3-deep-learning-with-pytorch-60-minute-blitz.md)
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- [张量](chapter1/1_tensor_tutorial.ipynb)
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- [Autograd：自动求导](chapter1/2_autograd_tutorial.ipynb)
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- [神经网络](chapter1/3_neural_networks_tutorial.ipynb)
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- [训练一个分类器](chapter1/4_cifar10_tutorial.ipynb)
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- [选读：数据并行处理（多GPU）](chapter1/5_data_parallel_tutorial.ipynb)
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4. [相关资源介绍](chapter1/1.4-pytorch-resource.md)
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### 第二章 基础
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#### 第一节 PyTorch 基础
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1. [张量](chapter2/2.1.1.pytorch-basics-tensor.ipynb)
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2. [自动求导](chapter2/2.1.2-pytorch-basics-autograd.ipynb)
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3. [神经网络包nn和优化器optm](chapter2/2.1.3-pytorch-basics-nerual-network.ipynb)
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4. [数据的加载和预处理](chapter2/2.1.4-pytorch-basics-data-loader.ipynb)
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#### 第二节 深度学习基础及数学原理
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[深度学习基础及数学原理](chapter2/2.2-deep-learning-basic-mathematics.ipynb)
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#### 第三节 神经网络简介
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[神经网络简介](chapter2/2.3-deep-learning-neural-network-introduction.ipynb) 注：本章在本地使用微软的Edge打开会崩溃，请使Chrome Firefox打开查看
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#### 第四节 卷积神经网络
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[卷积神经网络](chapter2/2.4-cnn.ipynb)
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#### 第五节 循环神经网络
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[循环神经网络](chapter2/2.5-rnn.ipynb)
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### 第三章 实践
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#### 第一节 logistic回归二元分类
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[logistic回归二元分类](chapter3/3.1-logistic-regression.ipynb)
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#### 第二节 CNN:MNIST数据集手写数字识别
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[CNN:MNIST数据集手写数字识别](chapter3/3.2-mnist.ipynb)
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#### 第三节 RNN实例：通过Sin预测Cos
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[RNN实例：通过Sin预测Cos](chapter3/3.3-rnn.ipynb)
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### 第四章 提高
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#### 第一节 Fine-tuning
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[Fine-tuning](chapter4/4.1-fine-tuning.ipynb)
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#### 第二节 可视化
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[visdom](chapter4/4.2.1-visdom.ipynb)
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[tensorboardx](chapter4/4.2.2-tensorboardx.ipynb)
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[可视化理解卷积神经网络](chapter4/4.2.3-cnn-visualizing.ipynb)
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#### 第三节 Fast.ai
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[Fast.ai](chapter4/4.3-fastai.ipynb)
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#### 第四节 训练的一些技巧
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#### 第五节 多GPU并行训练
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[多GPU并行计算](chapter4/4.5-multiply-gpu-parallel-training.ipynb)
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#### 补充翻译文章：在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练
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[在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练](chapter4/distributeddataparallel)
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### 第五章 应用
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#### 第一节 Kaggle介绍
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[Kaggle介绍](chapter5/5.1-kaggle.md)
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#### 第二节 结构化数据
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[Pytorch处理结构化数据](chapter5/5.2-Structured-Data.ipynb)
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#### 第三节 计算机视觉
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[Fashion MNIST 图像分类](chapter5/5.3-Fashion-MNIST.ipynb)
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#### 第四节 自然语言处理
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#### 第五节 协同过滤
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### 第六章 资源
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### 第七章 附录
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[树莓派编译安装 pytorch 1.4](pi/)
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transforms的常用操作总结
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pytorch的损失函数总结
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pytorch的优化器总结
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[本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 3.0 中国大陆许可协议进行许可](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/cn)
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