PyTorch 中文手册
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第一章 PyTorch 入门
PyTorch 简介
PyTorch 环境搭建
PyTorch 深度学习：60分钟快速入门（官方）
张量
Autograd：自动求导
神经网络
训练一个分类器
选读：数据并行处理（多GPU）
相关资源介绍
第二章 基础
第一节 PyTorch 基础
张量
自动求导
神经网络包nn和优化器optm
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
卷积神经网络
第五节 循环神经网络
循环神经网络
第三章 实践
第一节 logistic回归二元分类
logistic回归二元分类
第二节 CNN:MNIST数据集手写数字识别
CNN:MNIST数据集手写数字识别
第三节 RNN实例：通过Sin预测Cos
RNN实例：通过Sin预测Cos
第四章 提高
第一节 Fine-tuning
Fine-tuning
第二节 可视化
visdom
tensorboardx
可视化理解卷积神经网络
第三节 Fast.ai
Fast.ai
第五节 多GPU并行训练
多GPU并行计算
补充翻译文章 在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练
在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练
第五章 应用
第一节 Kaggle介绍
Kaggle介绍
第二节 结构化数据
Pytorch处理结构化数据
第三节 计算机视觉
Fashion MNIST 图像分类
第七章 附录
树莓派编译安装 pytorch 1.4
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