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

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