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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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