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目录
本文档主要使用于PyTorch入门学者,主要参考PyTorch官方文档。
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之深度卷积对抗生成网络
第七章:PyTorch之强化学习(DQN)教程
第八章:在生产中部署PyTorch模型
1.通过带Flask的REST API在Python中部署PyTorch
2.TorchScript简介
3.在C++中加载TorchScript模型
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