PyTorch 中文手册
书籍介绍
这是一本开源的书籍，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。
由于本人水平有限，在写此教程的时候参考了一些网上的资料，在这里对他们表示敬意，我会在每个引用中附上原文地址，方便大家参考。
深度学习的技术在飞速的发展，同时PyTorch也在不断更新，且本人会逐步完善相关内容。
版本说明
由于PyTorch版本更迭，教程的版本会与PyTorch版本，保持一致。
2020.1.16 PyTorch已经发布1.4的稳定版。
目录
第一章：PyTorch 入门
- PyTorch 简介
PyTorch 环境搭建
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）
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
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 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
Pytorch处理结构化数据
第三节 计算机视觉
Fashion MNIST 图像分类
