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PyTorch 中文手册（pytorch handbook）
pytorch handbook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，其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行，代码可完全兼容pytorch 1.3 版本。
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目录
第一章：PyTorch 入门
PyTorch 简介
PyTorch 环境搭建
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）
相关资源介绍
第二章 基础
第一节 PyTorch 基础
张量
自动求导
神经网络包nn和优化器optm
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
第五章 应用
第一节 Kaggle介绍
Kaggle介绍
第二节 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
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