Pytorch基础教程

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  • 1. 简介
  • 2. 入门
    • 2.1 入门
    • 2.2 自动微分
    • 2.3 神经网络
    • 2.4 案例
  • 3. 强化
    • 3.1 数据加载和处理
    • 3.2 迁移学习
    • 3.3 混合前端的seq2seq模型部署
    • 3.4 保存和加载模型
  • 4. 图像篇
    • 4.1 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型
    • 4.2 微调TorchVision模型
    • 4.3 空间变换器网络
    • 4.4 生成对抗示例
    • 4.5 案例
  • 5. 文本篇
    • 5.1 文本分类
    • 5.2 命名实体识别
    • 5.3 文本生成
  • 6. 生成对抗网络
    • 6.1 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）
    • 6.2 案例
  • 7. 强化学习
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