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PyTorch官方教程大更新:增加标签索引,更加新手友好

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查看777 | 回复0 | 2020-7-11 17:06:21 | 显示全部楼层 |阅读模式
PyTorch官方教程,现已大幅更新:
提供标签索引,增加主题分类,更加新手友好。
不必再面对一整页教学文章茫然无措,可以想学哪里就精准点哪里了。
网友们纷纷表示:更新得太及时了。
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标签索引:哪里不会点哪里
如果你是PyTorch 24K纯萌新,PyTorch官方一如既往地向你推荐他们最受欢迎的教程之一:60分钟入门PyTorch(Start 60-min blitz)。
并且这一次,有了更显眼的入口,保证你绝对不会错过。
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而这一次更新的重点,在于快速标签索引。
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不再是简单粗暴的CV、NLP、RL这样的分类,而是对教程的主题进行了更细致的划分。
并且,你可以通过选择标签,来精准地找到你想要的教程。
比如,你想看看计算机视觉相关的模型优化教程,选中「Image/Video」、「Model Optimization」这两个标签,就能快速筛选出对应的教学内容。
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具体的PyTorch示例、PyTorch中常用API、元素的备忘录,以及教程的GitHub链接,则作为附加资源,单独列在教程板块之后,很容易找到。
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当然,除了交互体验上的更新,教程内容方面,PyTorch官方也增加了新的「食用指南」,比如:
    PyTorch数据加载(LOADING DATA IN PYTORCH)CAPTUM的模型可解释性(MODEL INTERPRETABILITY USING CAPTUM)如何在PyTorch中使用Tensorboard(HOW  TO USE TENSORBOARD WITH PYTORCH)
完整资源清单
最后,总结一下PyTorch官方教程都包括哪些方面的内容。
PyTorch入门教程:60分钟闪电战
图像/视频篇(CV)
TorchVision目标检测微调教程
计算机视觉迁移学习教程
对抗示例生成
DCGAN教程
音频篇
torchaudio教程
文本篇(NLP)
用nn.Transformer和TorchText实现 Sequence2Sequence 建模
从零开始NLP:使用字符级 RNN 进行名字分类
从零开始NLP:使用字符级 RNN 生成名字
从零开始NLP:使用 Sequence2Sequence 网络和注意力进行翻译
使用TorchText实现文本分类
使用TorchText实现语言翻译
强化学习
强化学习教程
在生产环境中部署PyTorch模型
使用Flask来部署PyTorch模型
TorchScript简介
在C++中加载TorchScript模型
将模型从PyTorch中导出到ONNX,并使用ONNX RUNTIME运行
前端API
PyTorch中的命名张量简介
通道在Pytorch中的最终存储格式
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
使用自定义C++类扩展TorchScript
C ++前端中的Autograd
模型优化
剪枝教程
LSTM Word语言模型上的动态量化
BERT上的动态量化
在PyTorch中使用Eager模式进行静态量化
计算机视觉的量化迁移学习教程
并行和分布式训练
单机模型并行最佳实践
分布式数据并行入门
用PyTorch编写分布式应用程序
分布式RPC框架入门
(进阶)Amazon AWS的PyTorch 1.0分布式训练
使用分布式RPC框架实现参数服务器
传送门
PyTorch官方教程:
https://pytorch.org/tutorials/
作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者
鱼羊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
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