PyTorch 中文手册（pytorch handbook）

书籍介绍

这是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门。

由于本人水平有限，在写此教程的时候参考了一些网上的资料，在这里对他们表示敬意，我会在每个引用中附上原文地址，方便大家参考。

深度学习的技术在飞速的发展，同时PyTorch也在不断更新，且本人会逐步完善相关内容。

版本说明

由于PyTorch版本更迭，教程的版本会与PyTorch版本，保持一致。

pytorch大版本更新的主要变动总结 当前版本 1.10（一点十）

在线版本和PDF

国内的镜像，速度很快，不会被墙：https://www.pytorch.wiki/

PDF文件目前还没有找到好的生成方法，有熟悉这方面的朋友可以联系我，感激不尽

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说明

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目录

第一章：PyTorch 入门

1. PyTorch 简介
2. PyTorch 环境搭建
3. PyTorch 深度学习：60分钟快速入门（官方）
   • 张量
   • Autograd：自动求导
   • 神经网络
   • 训练一个分类器
   • 选读：数据并行处理（多GPU）
4. 相关资源介绍

第二章 基础

第一节 PyTorch 基础

1. 张量
2. 自动求导
3. 神经网络包nn和优化器optm
4. 数据的加载和预处理

第二节 深度学习基础及数学原理

深度学习基础及数学原理

第三节 神经网络简介

神经网络简介 注：本章在本地使用微软的Edge打开会崩溃，请使Chrome Firefox打开查看

第四节 卷积神经网络

卷积神经网络

第五节 循环神经网络

循环神经网络

第三章 实践

第一节 logistic回归二元分类

logistic回归二元分类

第二节 CNN:MNIST数据集手写数字识别

CNN:MNIST数据集手写数字识别

第三节 RNN实例：通过Sin预测Cos

RNN实例：通过Sin预测Cos

第四章 提高

第一节 Fine-tuning

Fine-tuning

第二节 可视化

visdom

tensorboardx

可视化理解卷积神经网络

第三节 Fast.ai

Fast.ai

第四节 训练的一些技巧

第五节 多GPU并行训练

多GPU并行计算

补充翻译文章：在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练

在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练

第五章 应用

第一节 Kaggle介绍

Kaggle介绍

第二节 结构化数据

Pytorch处理结构化数据

第三节 计算机视觉

Fashion MNIST 图像分类

第四节 自然语言处理

第五节 协同过滤

第六章 资源

第七章 附录

树莓派编译安装 pytorch 1.4

transforms的常用操作总结

pytorch的损失函数总结

pytorch的优化器总结

Script

script目录是我写的将ipynb转换成在线的版本和pdf文件的脚本，因为还在测试阶段，所以有什么问题请大家提出

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