标签:ural 人工智 注意 pytorch 图像 rnn 应用程序 更新 sequence
PyTorch官方教程中文版
作者:磐创 AI pytorch 翻译小组: News & fendouai
PyTorch 入门教程:http://pytorchchina.com
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发,不仅能够 实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能:
1.具有强大的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之外,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,可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型;计算机视觉常用模型,方便基于自己的数据进行调整,不再需要从头开始写;自然语言处理模型,聊天机器人,文本生成等生动有趣的项目。
总而言之:
如果你想了解一下 PyTorch,可以看介绍部分。
如果你想快速入门 PyTorch,可以看60分钟快速入门。
如果你想解决计算机视觉问题,可以看计算机视觉部分。
如果你想解决自然语言处理问题,可以看NLP 部分。
后续会更新强化学习和生成对抗网络部分内容。
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
GitHub 仓库,欢迎 Star,Fork
https://github.com/fendouai/PyTorchDocs
标签:ural 人工智 注意 pytorch 图像 rnn 应用程序 更新 sequence
原文地址:https://www.cnblogs.com/tensorflownews/p/11348902.html