考虑到PyTorch的学习兼具理论储备和动手训练，两手都要抓两手都要硬的特点，开发了这套《深入浅出PyTorch》课程，期望以组队学习的形式，帮助大家从入门到熟练掌握PyTorch工具，进而实现自己的深度学习算法。同时通过项目实战，充分锻炼编程能力，掌握PyTorch进行深度学习的基本流程，提升解决实际问题的能力。
学习的先修要求是，会使用Python编程，了解包括神经网络在内的机器学习算法，勤于动手实践。
《深入浅出PyTorch》是一个系列，一共有三个部分。已经上线的是本系列的第一、二部分，后续会不断更新《深入浅出PyTorch》（下），给出更贴合实际应用的实战案例。
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#PyTorch 官方前不久发布了一套工具包：PyTorch Live，(github地址)可帮助开发者，快速构建移动端 AI 应用。
项目中配套了入门教程、项目 Demo（图像分类、对象识别）、命令行工具、API 文档等资源，让你可以更快上手开发
项目中配套了入门教程、项目 Demo（图像分类、对象识别）、命令行工具、API 文档等资源，让你可以更快上手开发
本书主要基于 #Pytorch 官方文档和函数文档整理编著而成，在篇章结构和范例选取上做了大量优化，对用户更加友好。
书中内容按照难易程度、读者检索习惯和 Pytorch 自身的层次结构设计内容，循序渐进，层次清晰，方便按照功能查找相应范例。
此外，这本书在范例设计上也会尽可能简约化和结构化，增强范例易读性和通用性，大部分代码片段在实践中可即取即用。
PyTorch 官方推荐了一份 60 分钟的深度学习指南这是一份非常简洁的学习材料，目标是让学习者了解 #pytorch 的 Tensor 库和神经网络，以及如何训练一个可以进行图像分类的神经网络。 #深度学习
这个项目汇集综合了 #pytorch 相关的库、论文实现、教程的各种资料。#github
GitHub
GitHub - bharathgs/Awesome-pytorch-list: A comprehensive list of pytorch related content on github,such as different models,implementations…
A comprehensive list of pytorch related content on github,such as different models,implementations,helper libraries,tutorials etc. - bharathgs/Awesome-pytorch-list
