Welcome to pytorch cookbook’s documentation!¶
- 1.1 Pytorch 简介
- 1.2 Pytorch环境搭建
- 1.2.1 安装Pytorch
- PyTorch 深度学习:60分钟快速入门 （官方）
- 相关资源列表
- PyTorch是什么?
- Autograd: 自动求导机制
- Neural Networks
- 训练一个分类器
- 数据并行（选读）
- PyTorch 中文手册第一章 ： PyTorch入门
- PyTorch 基础 : 张量
- 使用PyTorch计算梯度数值
- PyTorch 基础 : 神经网络包nn和优化器optm
- PyTorch 基础 :数据的加载和预处理
- 2.2 深度学习基础及数学原理
- 2.3 神经网络简介
- 2.4 卷积神经网络简介
- 2.5 循环神经网络
- Pytorch 中文手册第二章 ： 基础
- 3.1 logistic回归实战
- 3.2 MNIST数据集手写数字识别
- 3.3 通过Sin预测Cos
- Pytorch 中文手册第三章 ： 实践
- 4.1 Fine tuning 模型微调
- 4.2.1 使用Visdom在 PyTorch 中进行可视化
- 4.2.2 使用Tensorboard在 PyTorch 中进行可视化
- 4.2.3 可视化理解卷积神经网络
- 基于Backpropagation的方法
- 4.3 fastai
- 4.5 多GPU并行训练
- 在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练
- Pytorch 中文手册第四章 ： 提高
- 5.1 kaggle介绍
- 5.2 Pytorch处理结构化数据
- Fashion MNIST进行分类
- Pytorch 中文手册第五章 ： 应用