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官方网站

• PyTorch 基于 Python 拥有强大 GPU 加速的张量和动态神经网络库。
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• PyTorch 安装教程 包含了Linux，Mac，Windows 的安装教程。

教程

英文教程

• practical-pytorch 通过项目来学习 PyTorch。
• pytorch-tutorial 这个仓库给深度学习研究者提供了学习 PyTorch 的教程代码。

中文教程

• PyTorch-Tutorial 简单快速的创建你的神经网络。
• PyTorch中文官方文档

示例

• PyTorch 官方示例仓库

书籍

电子书

• Deep Learning with PyTorch 官方电子书。
• PyTorch中文文档
• PyTorch 版《动手学深度学习》PDF 下载
• pytorch-handbook：这是一本开源的书籍。

纸质书

• 《深度学习入门之PyTorch》，电子工业出版社，作者：廖星宇。这本《深度学习入门之PyTorch》是所有PyTorch书籍中出版的相对较早的一本，作者以自己的小白入门深度学习之路，深入浅出的讲解了PyTorch的语法、原理以及实战等内容，适合新手的入门学习。但不足的是，书中有很多不严谨以及生搬硬套的地方，需要读者好好甄别。 推荐指数：★★★
• 《PyTorch深度学习》，人民邮电出版社，作者：王海玲、刘江峰。该书是一本英译书籍，原作者是两位印度的大佬，该书除了PyTorch基本语法、函数外，还涵盖了ResNET、Inception、DenseNet等在内的高级神经网络架构以及它们的应用案例。该书适合数据分析师、数据科学家等相对有一些理论基础和实战经验的读者学习，不太建议作为新手的入门选择。 推荐指数：★★★
• 《深度学习框架PyTorch入门与实践》，电子工业出版社，作者：陈云。这是一本2018年上市的PyTorch书籍，包含理论入门和实战项目两大部分，相较于其它同类型书籍，该书案例非常的翔实，包括：Kaggle竞赛中经典项目、GAN生成动漫头像、AI滤镜、RNN写诗、图像描述任务等。理论+实战的内容设置也更适合深度学习入门者和从业者学习。 推荐指数：★★★★
• 《PyTorch机器学习从入门到实战》，机械工业出版社，作者：校宝在线、孙琳等。该书同样是一本理论结合实战的Pytorch教程，相较于前一本入门+实战教程，本书的特色在于关于深度学习的理论部分讲的非常详细，后边的实战项目更加的综合。总体而言，本书也是一本适合新手学习的不错的PyTorch入门书籍。 推荐指数：★★★

视频教程

• B站PyTorch视频教程：B站中近期点击率非常高的一个PyTorch视频教程，讲的深入浅出，十分精彩。
• 国外视频教程：YouTube上有很高的点击率，也是纯英文的视频。
• 莫烦：莫烦 PyTorch 视频教程。
• PyTorch 官方60分钟入门教程-视频教程
• 深度学习与PyTorch入门实战

计算机视觉

• 官方计算机视觉库
• torchcv
• kornia
• 图像增强 Augmentor

人脸识别

• 面部对齐 face-alignment
• facenet-pytorch 人脸检测与识别

目标检测

• maskrcnn-benchmark
• Detectron2
• 语义分割 pytorch-semantic-segmentation
• mmdetection

自然语言处理

• 官方自然语言处理库
• 官方序列到序列库
• AllenNLP
• PyTorch-NLP
• flairNLP 非常简单的 SOTA 自然语言处理工具。
• pytext 自然语言模型框架

命名实体识别

• BERT-NER

机器翻译

• 机器翻译 OpenNMT-py

聊天机器人

• NeMo

BERT

• Transformers 各种版本 BERT 模型实现。
• BERT-pytorch

语音处理

• 语音识别 speech
• 文字转语音 TTS
• espnet 端到端语音处理工具
• pytorch-kaldi

概率库

• ptstat: 概率编程和统计推断。
• pyro: 基于 Python 和 PyTorch 的深度通用概率编程库。 http://pyro.ai
• paysage: 基于Python/PyTorch的非监督学习和生成模型库。
• pyvarinf: Python包，促进了带有变分推断的贝叶斯深度学习方法在 PyTorch 中的应用。
• pyprob: 一个基于PyTorch的概率编程与推断编译的库。
• botorch: PyTorch中的贝叶斯优化。