pytorch handbook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,其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行
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chapter1 更新:第一章 2018-12-03 21:45:16 +08:00
chapter2 修改:修正错别字 2018-12-15 15:43:44 +08:00
changelog-v1.0.md 更新:官方1.0更新解读 2018-12-08 21:14:34 +08:00
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PyTorch 中文手册 pytorch handbook

pytorch

书籍介绍

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。

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。

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。

版本说明

由于PyTorch版本更迭教程的版本会与PyTorch版本保持一致。

12月8日PyTorch已经发布1.0的稳定版。 API的改动不是很大本教程的兼容性正在测试会保证能够在1.0中正常运行。 不过目前看影响不大,因为毕竟内容还不多。 v0.4.1已经新建了分支作为存档,并且该不会再进行更新了。

官方1.0说明 主要改动中文说明

目录

第一章: pytorch入门

  1. Pytorch 简介
  2. Pytorch环境搭建
  3. PyTorch 深度学习:60分钟快速入门 (官方)
  4. 相关资源介绍

第二章 基础

第一节 PyTorch 基础

  1. 张量
  2. 自动求导
  3. 神经网络包nn和优化器optm
  4. 数据的加载和预处理

第二节 深度学习基础及数学原理

深度学习基础及数学原理

第三节 神经网络简介

神经网络简介

第四节 卷积神经网络

第五节 循环神经网络

第三章 实践

第一节 结构化数据模型

第二节 计算机视觉

第三节 自然语言处理

第四章 应用

第一节 Kaggle介绍

第二节 结构化数据

第三节 计算机视觉

第四节 自然语言处理

第五节 协同过滤

第五章 提高

第一节 可视化

第二节 Fine-tuning

第三节 fastai

第四节 数据处理技巧

第五节 并行计算

第六章 资源