メリット、PyTorch中国語版の公式チュートリアルはこちら

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PyTorchは近年人気のディープラーニングフレームワークですが、公式の中国語版チュートリアルは長い間リリースされていませんでした。最近、PyTorch チュートリアルの完全な公式中国語版がリリースされ、読者は PyTorch の詳細をよりよく学び、理解できるようになりました。このチュートリアルの著者は pytorchchina.com のものです。

チュートリアルのウェブサイト: http://pytorch123.com

チュートリアルの内容は何ですか?

このチュートリアルでは、PyTorch の公式バージョン ディレクトリに従ってすべてのコンテンツを完全に復元します。簡単な環境設定、クイックスタート関連API、高度な操作、画像処理の実践、テキスト処理の実践、GANと強化学習などが含まれており、基本的にディープラーニングに関連する現在のすべての知識ポイントを網羅しています。

チュートリアルの一部。torch.view を使用してテンソルのサイズや形状を変更する

チュートリアルを使用してチャットボットを設計します。上記は会話の一部です。

チュートリアルの内容

• PyTorch の紹介とダウンロード
• PyTorch の紹介
• PyTorch環境のセットアップ
• PyTorch 60分入門チュートリアル
• PyTorch を使い始める
• PyTorch での自動微分
• PyTorch ニューラルネットワーク
• PyTorch 画像分類器
• PyTorch データ並列処理

• PyTorch 入門チュートリアル
• データの読み込みと処理
• PyTorchを試す
• 転移学習
• ハイブリッドフロントエンドを使用した seq2seq モデルの展開
• ハイブリッドフロントエンド
• 環境の準備
• モデルの保存と読み込み

• 画像用 PyTorch
• torchvision 0.3 に基づく物体検出モデルの微調整
• TorchVisionモデルの微調整
• 空間トランスフォーマーネットワーク
• PyTorch を使用したニューラル転送
• 敵対的サンプルを生成する
• ONNXを使用してモデルをCaffe2とモバイルデバイスに転送する

• PyTorch テキスト
• チャットボットチュートリアル
• 文字レベルの RNN を使用して名前を生成する
• 文字レベルの RNN を使用した名前分類
• ディープラーニングとNLPにPytorchを使用する
• Sequence2Sequenceネットワークと注意力を使用した翻訳

• PyTorch における生成的敵対ネットワーク
• 生成的敵対ネットワーク

• PyTorch での強化学習
• 強化学習