“史上最全PyTorch學(xué)習(xí)資源匯總”：教程、實(shí)戰(zhàn)、論文、教材俱全
學(xué)習(xí)使你快樂(lè)。
方栗子 發(fā)自 凹非寺
量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI
PyTorch新手們，請(qǐng)注意。
有一大波學(xué)習(xí)資源向你撲過(guò)來(lái)了。
這是GitHub上的一個(gè)新項(xiàng)目，簡(jiǎn)介如是說(shuō)：史上最全的PyTorch學(xué)習(xí)資源匯總。
里面有教程，有視頻教程，有實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。幫你從萌新一點(diǎn)一點(diǎn)褪變成老司機(jī)。
還有論文推薦，以及優(yōu)質(zhì)的中文書(shū)籍，可以拿來(lái)補(bǔ)充養(yǎng)分。
那么，來(lái)仔細(xì)感受一下這份資源吧：
教程篇
開(kāi)始的開(kāi)始，項(xiàng)目作者說(shuō)要從官方手冊(cè)學(xué)起，最好是英文。里面的教程各式各樣，從基礎(chǔ)知識(shí)到搭建深度網(wǎng)絡(luò)，帶你走每一步。
如果真的有英文障礙，就用中文文檔。各種函數(shù)都有詳細(xì)介紹，也可以作為速查工具。
除了官方資源，也推薦了GitHub萬(wàn)星的偏實(shí)戰(zhàn)類(lèi)教程，以及GitHub四千星的開(kāi)源書(shū)：
比較偏算法實(shí)戰(zhàn)的PyTorch代碼教程?(pytorch-tutorial) ：在github上有很高的star。建議大家在閱讀本文檔之前，先學(xué)習(xí)上述兩個(gè)PyTorch基礎(chǔ)教程。
開(kāi)源書(shū)籍?(pytorch-handbook) ：這是一本開(kāi)源的書(shū)籍，目標(biāo)是幫助那些希望和使用PyTorch進(jìn)行深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)和研究的朋友快速入門(mén)。但本文檔不是內(nèi)容不是很全，還在持續(xù)更新中。
每一條資源，都寫(xiě)明了適用人群，或者說(shuō)食用前該擁有怎樣的基礎(chǔ)。
文字版教程推薦之后，還有PyTorch視頻教程安利。中文的英文的，任君選擇。先粗略?huà)哌^(guò)一下：
每條都附帶了垂涎欲滴的推薦語(yǔ)，“深入淺出”“十分精彩”“很簡(jiǎn)單很形象”。讀到這樣誘人的句子，你一定可以開(kāi)始努力的。
實(shí)戰(zhàn)篇
教程過(guò)后，進(jìn)入實(shí)戰(zhàn)模式。
第一部分，CV實(shí)戰(zhàn)。
這里有視覺(jué)研究必備的Torchvision包，常用的圖像操作都可以在這里完成。
又有人臉檢測(cè)庫(kù)OpenFacePyTorch，風(fēng)格遷移庫(kù)pt-styletransfer；還有視覺(jué)框架TorchCV等等。
至此，裝備就基本齊全了。
第二部分，NLP實(shí)戰(zhàn)。
這里，依然先推薦了好用的庫(kù)，叫Torchtext，它可以幫大家輕松做好預(yù)處理。
然后是Seq2Seq、BERT、OpenNMT等等著名語(yǔ)言模型的PyTorch實(shí)現(xiàn)。
除此之外，還有一個(gè)叫做Quick-nlp的庫(kù)，基于FastAI框架，用于快速運(yùn)行各種NLP模型；序列建模工具包Fairseq也在推薦之列，研究人員可以用它為翻譯、總結(jié)、語(yǔ)言建模等等任務(wù)做自定義模型。
有這樣豐沃的營(yíng)養(yǎng)，小伙伴們可以盡情修煉了。
其他養(yǎng)料
在成為老司機(jī)的路上，你可能還需要一些額外的營(yíng)養(yǎng)補(bǔ)充，更好地了解PyTorch，才能更好地支配它。
從文底傳送門(mén)前往，看看項(xiàng)目里精挑細(xì)選的論文吧。
或者，還有幾本強(qiáng)力推薦的中文書(shū)。
《深度學(xué)習(xí)入門(mén)之PyTorch》★★★
《PyTorch深度學(xué)習(xí)》★★★
《深度學(xué)習(xí)框架PyTorch入門(mén)與實(shí)踐》★★★★
《PyTorch機(jī)器學(xué)習(xí)從入門(mén)到實(shí)戰(zhàn)》★★★
總之，已經(jīng)有很多友好的資源，排著隊(duì)支持你玩轉(zhuǎn)PyTorch了。
所以，快點(diǎn)開(kāi)始吧。
GitHub項(xiàng)目傳送門(mén)：
https://github.com/INTERMT/Awesome-PyTorch-Chinese
—?完?—
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目前，更多展示、代碼、訓(xùn)練測(cè)試數(shù)據(jù)集、已訓(xùn)練好的模型和補(bǔ)充材料都已經(jīng)在項(xiàng)目GitHub上放出了
