PyTorch 0.3 中文文档
PyTorch 0.3 中文文档 & 教程
中文教程
初学者教程
PyTorch 深度学习: 60 分钟极速入门教程
PyTorch 是什么？
自动求导: 自动微分
神经网络
训练一个分类器
可选: 数据并行
PyTorch for former Torch users
Tensors
Autograd (自动求导)
nn package
Multi-GPU examples
跟着例子学习 PyTorch
Warm-up: numpy
PyTorch: Tensors
PyTorch: 变量和autograd
PyTorch: 定义新的autograd函数
TensorFlow: 静态图
PyTorch: nn包
PyTorch: optim包
PyTorch: 定制化nn模块
PyTorch: 动态控制流程 + 权重共享
迁移学习教程
数据加载和处理教程
针对NLP的Pytorch深度学习
PyTorch介绍
PyTorch深度学习
词汇嵌入:编码词汇语义
序列模型和 LSTM 网络（长短记忆网络）
高级教程: 作出动态决策和 Bi-LSTM CRF
中级教程
用字符级RNN分类名称
基与字符级RNN（Char-RNN）的人名生成
用基于注意力机制的seq2seq神经网络进行翻译
强化学习（DQN）教程
Writing Distributed Applications with PyTorch
空间转换网络 (Spatial Transformer Networks) 教程
高级教程
用 PyTorch 做 神经转换 (Neural Transfer)
使用 numpy 和 scipy 创建扩展
使用 ONNX 将模型从 PyTorch 迁移到 Caffe2 和 Mobile
为 pytorch 自定义 C 扩展
中文文档
介绍
自动求导机制
广播语义
CUDA 语义
扩展 PyTorch
多进程的最佳实践
序列化语义
Package 参考
torch
torch.Tensor
torch.sparse
torch.Storage
torch.nn
torch.optim
Automatic differentiation package - torch.autograd
Probability distributions - torch.distributions
Multiprocessing package - torch.multiprocessing
Distributed communication package - torch.distributed
Legacy package - torch.legacy
torch.cuda
torch.utils.ffi
torch.utils.data
torch.utils.model_zoo
torch.onnx
torchvision 参考
torchvision
torchvision.datasets
torchvision.models
torchvision.transforms
torchvision.utils
Powered by
GitBook
中级教程
中级教程
results matching "
"
No results matching "
"