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干货 | 476个PyTorch资源大合集推荐,GitHub超过3600星

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数据派THU
发布2018-12-07 14:05:55
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发布2018-12-07 14:05:55
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本文经AI新媒体量子位(公众号ID:qbitai )授权转载,转载请联系出处。

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GitHub的“趋势”版块出现了一份PyTorch资源,内容从库到教程再到论文实现,应有尽有。

最近,GitHub的“趋势”版块出现了一份PyTorch资源,内容从库到教程再到论文实现,应有尽有,质量贼高。

无论你在PyTorch是一名青铜选手,还是一位王者选手,这份资源对你来说都非常有价值。如果你需要的话,可存下来当做资料库,有问题查一查,没事看一看。

总体来说,整个资源大合集主要分为八个版块,分别是:PyTorch&相关库、NLP&语音处理、计算机视觉、概率/生成库、其他库、教程&实例、论文实现、其他一些PyTorch资源。

下面就是对整个资源的简要介绍,如果你已经“饥渴难耐”了,可以复制下面的链接,先去看看。

记住,一定要克制~

传送门: https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list

资源概述 非常抱歉,具体的链接资源就不一一放上了,微信里面点着挺麻烦的。

PyTorch&相关库

这一部分只有一个资源,也就是PyTorch的官方网站。

NLP&语音处理

这一部分有二十六个资源,主要涉及语音处理、NLP、多说话人语音处理、语音合成、机器翻译等等。

计算机视觉

这一部分有十四个资源,主要涵盖图像增强、语义分割、风格迁移等等。

概率/生成库

这一部分有七个资源,主要涵盖概率编程、统计推理和生成模型等等。

其他库

这一部分有七十八个资源,主要涵盖上述领域之外的一些PyTorch库。

教程&实例

这一部分有五十三个资源,不仅有官方的教程,也有许多非官方的开发者自己的经验,而且也有中文版的教程。

论文实现

这一部分资源是最多的,一共有二百七十三个。基本上涵盖了所有顶尖的论文,有兴趣的可以mark下来,一篇一篇的自己过一遍。

其他一些PyTorch资源

这一部分,是没有办法归到上面分类中的资源,一共有十八个。有一些PyTorch插件推荐,也有一些开发者个人经验总结,也有一些干货推荐。

最后,再给一遍传送门:

https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list

— 完 —

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2018-11-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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