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PyTorch 中文文档 & 教程
PyTorch 新特性
PyTorch 2.0 中文文档 & 教程
PyTorch 1.7 中文文档
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学习 PyTorch
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PyTorch 深度学习：60 分钟的突击
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介绍
张量
torch.autograd的简要介绍
神经网络
训练分类器
通过示例学习 PyTorch
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介绍
热身：NumPy
PyTorch：张量
PyTorch：张量和 Autograd
PyTorch：定义新的 Autograd 函数
PyTorch：nn
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PyTorch：自定义nn模块
PyTorch：控制流 - 权重共享
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使用 TensorBoard 可视化模型，数据和训练
图片/视频
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音频
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音频 I/O 和torchaudio的预处理
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文本
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从零开始的 NLP：使用字符级 RNN 分类名称
从零开始的 NLP：使用字符级 RNN 生成名称
从零开始的 NLP：使用序列到序列网络和注意力的翻译
使用torchtext的文本分类
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强化学习
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训练玩马里奥的 RL 智能体
在生产中部署 PyTorch 模型
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通过使用 Flask 的 REST API 在 Python 中部署 PyTorch
TorchScript 简介
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将模型从 PyTorch 导出到 ONNX 并使用 ONNX 运行时运行它（可选）
前端 API
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PyTorch 中通道在最后的内存格式（beta）
使用 PyTorch C++ 前端
自定义 C++ 和 CUDA 扩展
使用自定义 C++ 运算符扩展 TorchScript
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模型优化
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分析您的 PyTorch 模块
使用 Ray Tune 的超参数调整
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BERT 上的动态量化（Beta）
PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化（beta）
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并行和分布式训练
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单机模型并行最佳实践
分布式数据并行入门
用 PyTorch 编写分布式应用
分布式 RPC 框架入门
使用分布式 RPC 框架实现参数服务器
使用 RPC 的分布式管道并行化
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将分布式DataParallel与分布式 RPC 框架相结合
PyTorch 1.4 中文文档 & 教程
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使用 PyTorch 进行深度学习：60 分钟的闪电战
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图片
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文本
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命名为 Tensor(实验性）
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在生产中部署 PyTorch 模型
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通过带有 Flask 的 REST API 在 Python 中部署 PyTorch
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(可选）将模型从 PyTorch 导出到 ONNX 并使用 ONNX Runtime 运行
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PyTorch 1.0 中文文档 & 教程
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PyTorch 深度学习: 60 分钟极速入门
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