之前給大家推過TensorFlow的入門教程，大家紛紛表示“搞研究用PyTorch它不香嘛？”

行，那說干就干。我們馬上去Github上，給大家搬來了一本開源的PyTorch教程《PyTorch 中文手冊（Pytorch Handbook）》。

Github鏈接：

https://github.com/zergtant/pytorch-handbook

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其實吧，方小鯨個人覺得PyTorch這個庫挺優(yōu)雅好懂的，我自己都是網(wǎng)上隨便撿了個教程，一會兒就上手了，但還是要給大家推薦這本書，原因別問，問就是有儀式感。如果還要再夸一下的話，就是作者補充的配套資料非常詳實，適合各位列文虎克細(xì)細(xì)品味。

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整本書除了部分涉及GPU的章節(jié)，已經(jīng)在和鯨社區(qū)中全部運行通過，歡迎大家放心享用。目錄鏈接如下?：

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第一章：PyTorch入門

• 1.1 PyTorch介紹

• 1.2 PyTorch環(huán)境搭建

• 1.3 PyTorch深度學(xué)習(xí)：60分鐘快速入門（官方）

• • 1.3.1 張量

  • 1.3.2 Autograd：自動求導(dǎo)

  • 1.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  • 1.3.4 訓(xùn)練一個分類器

  • 1.3.5 數(shù)據(jù)并行處理（多GPU）

第二章 ：基礎(chǔ)

• 2.1 PyTorch 基礎(chǔ)

• • 2.1.1 張量

  • 2.1.2 自動求導(dǎo)

  • 2.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包nn和優(yōu)化器optm

  • 2.1.4 數(shù)據(jù)的加載和預(yù)處理

• 2.2 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)及數(shù)學(xué)原理

• 2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介

• 2.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 2.5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第三章 ：實踐

• 3.1 logistic回歸

• 3.2 CNN:MNIST數(shù)據(jù)集手寫數(shù)字識別

• 3.3 RNN實例：通過Sin預(yù)測Cos

第四章 ：提高

• 4.1 Fine tuning 模型微調(diào)

• 4.2 可視化

• • 4.2.1 visdom

  • 4.2.2 tensorboardx

  • 4.2.3 可視化理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 4.3 fastai

• 4.5 多GPU并行訓(xùn)練

第五章 ：應(yīng)用

• 5.1 Pytorch處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

• 5.2 Fashion MNIST

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祝大家早日學(xué)成歸來，啾咪~

往期精彩回顧適合初學(xué)者入門人工智能的路線及資料下載機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)筆記等資料打印機(jī)器學(xué)習(xí)在線手冊深度學(xué)習(xí)筆記專輯《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》的代碼復(fù)現(xiàn)專輯 AI基礎(chǔ)下載機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)專輯獲取一折本站知識星球優(yōu)惠券，復(fù)制鏈接直接打開：https://t.zsxq.com/yFQV7am本站qq群1003271085。加入微信群請掃碼進(jìn)群：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【深度学习】Github上标星1.1W的PyTorch教程，我们给您搬来了的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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