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# 简介
目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有 TensorFlow 、PyTorch、Keras等。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。其中，PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架，当前开源的框架中，没有哪一个框架能够在灵活性、易用性、速度这三个方面有两个能同时超过PyTorch。
本文档的定位是 PyTorch 入门教程，主要针对想要学习PyTorch的学生群体或者深度学习爱好者。通过教程的学习，能够实现零基础想要了解和学习深度学习，降低自学的难度，快速学习PyTorch。
官方教程包含了 PyTorch 介绍，安装教程；60分钟快速入门教程，可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型；计算机视觉常用模型，方便基于自己的数据进行调整，不再需要从头开始写；自然语言处理模型，聊天机器人，文本生成等生动有趣的项目。
总而言之：
* 如果你想了解一下 PyTorch，可以看介绍部分。
* 如果你想快速入门 PyTorch，可以看60分钟快速入门。
* 如果你想解决计算机视觉问题，可以看计算机视觉部分。
* 如果你想解决自然语言处理问题，可以看NLP 部分。
* 还有强化学习和生成对抗网络部分内容。
# 更新计划
磐创AI 微信公众号发布后，会同步到 GitHub
更新频率：一周两次
开始时间：下周开始
欢迎关注 磐创AI 打卡学习
作者：[磐创AI](http://www.panchuangai.com/) [PyTorch](http://pytorch123.com/) 翻译小组: News & PanChuang
原文：[https://pytorch.org/tutorials/](https://pytorch.org/tutorials/)
# 目录
## 第一章：PyTorch之简介与下载
### 1.[PyTorch简介](https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/FirstSection/PyTorchIntro.md)
### 2.[PyTorch环境搭建](https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/FirstSection/InstallIutorial.md)
## 第二章：PyTorch之60min入门
### 1.[PyTorch 入门](https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/SecondSection/what_is_pytorch.md)
### 2.[PyTorch 自动微分](https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/SecondSection/autograd_automatic_differentiation.md)
### 3.[PyTorch 神经网络](https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/SecondSection/neural_networks.md)
### 4.[PyTorch 图像分类器](https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/SecondSection/training_a_classifier.md)
### 5.[PyTorch 数据并行处理](https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/SecondSection/optional_data_parallelism.md)
第三章：PyTorch之入门强化
### 1.数据加载和处理
### 2.PyTorch小试牛刀
### 3.迁移学习
### 4.混合前端的seq2seq模型部署
### 5.保存和加载模型
第四章：PyTorch之图像篇
### 1.微调基于torchvision 0.3的目标检测模型
### 2.微调TorchVision模型
### 3.空间变换器网络
### 4.使用PyTorch进行Neural-Transfer
### 5.生成对抗示例
### 6.使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端
第五章：PyTorch之文本篇
### 1.聊天机器人教程
### 2.使用字符级RNN生成名字
### 3.使用字符级RNN进行名字分类
### 4.在深度学习和NLP中使用Pytorch
### 5.使用Sequence2Sequence网络和注意力进行翻译
第六章：PyTorch之生成对抗网络
### 1.生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）
第七章：PyTorch之强化学习
### 1.强化学习（DQN）
# 教程推荐
* PyTorch 入门教程
[http://pytorchchina.com](http://pytorchchina.com)
* 磐创AI 聊天机器人，智能客服：
[http://www.panchuangai.com/](http://www.panchuangai.com/)
* 磐创教程网站，TensorFlow，Pytorch，Keras：
[http://panchuang.net/](http://panchuang.net/)
* 魔图互联 知识图谱推荐系统：
[http://motuhulian.com](http://motuhulian.com)
由于译者水平有限，如有疏漏，欢迎提交 PR。