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PyTorch官方教程，現(xiàn)已大幅更新：

提供標(biāo)簽索引，增加主題分類，更加新手友好。

不必再面對(duì)一整頁(yè)教學(xué)文章茫然無(wú)措，可以想學(xué)哪里就精準(zhǔn)點(diǎn)哪里了。

網(wǎng)友們紛紛表示：更新得太及時(shí)了。

標(biāo)簽索引：哪里不會(huì)點(diǎn)哪里

如果你是PyTorch 24K純萌新，PyTorch官方一如既往地向你推薦他們最受歡迎的教程之一：60分鐘入門PyTorch（Start 60-min blitz）。

并且這一次，有了更顯眼的入口，保證你絕對(duì)不會(huì)錯(cuò)過。

而這一次更新的重點(diǎn)，在于快速標(biāo)簽索引。

不再是簡(jiǎn)單粗暴的CV、NLP、RL這樣的分類，而是對(duì)教程的主題進(jìn)行了更細(xì)致的劃分。

并且，你可以通過選擇標(biāo)簽，來(lái)精準(zhǔn)地找到你想要的教程。

比如，你想看看計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)的模型優(yōu)化教程，選中「Image/Video」、「Model Optimization」這兩個(gè)標(biāo)簽，就能快速篩選出對(duì)應(yīng)的教學(xué)內(nèi)容。

具體的PyTorch示例、PyTorch中常用API、元素的備忘錄，以及教程的GitHub鏈接，則作為附加資源，單獨(dú)列在教程板塊之后，很容易找到。

當(dāng)然，除了交互體驗(yàn)上的更新，教程內(nèi)容方面，PyTorch官方也增加了新的「食用指南」，比如：

• PyTorch數(shù)據(jù)加載（LOADING DATA IN PYTORCH）
• CAPTUM的模型可解釋性（MODEL INTERPRETABILITY USING CAPTUM）
• 如何在PyTorch中使用Tensorboard（HOW TO USE TENSORBOARD WITH PYTORCH）

完整資源清單

最后，總結(jié)一下PyTorch官方教程都包括哪些方面的內(nèi)容。

• PyTorch入門教程：60分鐘閃電戰(zhàn)
• 圖像/視頻篇（CV）

TorchVision目標(biāo)檢測(cè)微調(diào)教程

計(jì)算機(jī)視覺遷移學(xué)習(xí)教程

對(duì)抗示例生成

DCGAN教程

• 音頻篇

torchaudio教程

• 文本篇（NLP）

用nn.Transformer和TorchText實(shí)現(xiàn) Sequence2Sequence 建模

從零開始NLP：使用字符級(jí) RNN 進(jìn)行名字分類

從零開始NLP：使用字符級(jí) RNN 生成名字

從零開始NLP：使用 Sequence2Sequence 網(wǎng)絡(luò)和注意力進(jìn)行翻譯

使用TorchText實(shí)現(xiàn)文本分類

使用TorchText實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言翻譯

• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)教程

• 在生產(chǎn)環(huán)境中部署PyTorch模型

使用Flask來(lái)部署PyTorch模型

TorchScript簡(jiǎn)介

在C++中加載TorchScript模型

將模型從PyTorch中導(dǎo)出到ONNX，并使用ONNX RUNTIME運(yùn)行

• 前端API

PyTorch中的命名張量簡(jiǎn)介

通道在Pytorch中的最終存儲(chǔ)格式

使用PyTorch C++前端

自定義C++和CUDA擴(kuò)展

使用自定義C++運(yùn)算符擴(kuò)展TorchScript

使用自定義C++類擴(kuò)展TorchScript

C ++前端中的Autograd

• 模型優(yōu)化

剪枝教程

LSTM Word語(yǔ)言模型上的動(dòng)態(tài)量化

BERT上的動(dòng)態(tài)量化

在PyTorch中使用Eager模式進(jìn)行靜態(tài)量化

計(jì)算機(jī)視覺的量化遷移學(xué)習(xí)教程

• 并行和分布式訓(xùn)練

單機(jī)模型并行最佳實(shí)踐

分布式數(shù)據(jù)并行入門

用PyTorch編寫分布式應(yīng)用程序

分布式RPC框架入門

（進(jìn)階）Amazon AWS的PyTorch 1.0分布式訓(xùn)練

使用分布式RPC框架實(shí)現(xiàn)參數(shù)服務(wù)器

傳送門

PyTorch官方教程：https://pytorch.org/tutorials/