【深度学习】新人如何入门Pytorch的路线？有哪些资源推荐？

链接 | https://www.zhihu.com/question/55720139/answer/294449487

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第一步 当作高级Numpy来玩。

看官方的tutorial [Welcome to PyTorch Tutorials]：(https://pytorch.org/tutorials/)，

一路next，把第一块内容《Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz》看完就够了，60分钟入门，搞懂Tensor和Variable两大核心概念，知道自动求导是怎么回事。有空的话可以一路next到底，各种基本概念都有个印象。

总之，打开iPython交互界面，当作Numpy来玩就好了。

第二步 找个标准模版研究

看官方的例子[pytorch/examples]：(https://github.com/pytorch/examples)，

里面的MNIST和ImageNet的例子都可以研究一下，处理命令行参数的部分比较多余可以略过，看一下标准范式，另外[Learning PyTorch with Examples]：(https://pytorch.org/tutorials/beginner/pytorch_with_examples.html)

官方tutorial里面也有对应的讲解，结合起来看。

上面看完基本就想动手用了，觉得不够还可以补充看下[yunjey/pytorch-tutorial]：(https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial)

这个，有好几个入门的例子。

第三步 边看文档边用

PyTorch的官方文档[PyTorch documentation]：(https://pytorch.org/docs/master/index.html)

有一些不足，很多关键概念和原理都没有讲清楚，但是作为API参考手册是相当好的，先通读一遍，PyTorch具体能干那些事情有个印象，然后开始搞自己的任务，遇到想要实现的操作就去官方文档查API。

到这里，就算入门了，尽情用PyTorch完成自己的任务吧。

PyTorch大法好！写几个月TensorFlow再写PyTorch，简直有写了两年C++突然开始写Python的幸福感，尼玛，还能这么搞，不要太方便！（额，不引战，TensorFlow也很优秀，相当优秀，谷歌出品，质量有保证）

入门后，在具体的日常使用上面，可能经常需要利用到的几个资源：

• [bharathgs/Awesome-pytorch-list]：(https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list)：
  Awesome系列，收录各种PyTorch的资源，有需求，这里去找，包括各种模型，各种有趣的应用，更多的教程，各种论文复现等等，这是一个非常不错的PyTorch资源整理，应用尽有，质量非常高。（Github 12.1k）
  主要内容：

• 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

  这一部分暂时有二十六个资源，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

  这一部分暂时有十四个资源，主要涵盖图像增强、语义分割、风格迁移等等。

• 概率/生成库

  这一部分暂时有七个资源，主要涵盖概率编程、统计推理和生成模型等等。

• 其他库

  这一部分暂时有七十八个资源，主要涵盖上述领域之外的一些PyTorch库。

• 教程&实例

  这一部分暂时有五十三个资源，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，暂时有二百七十三个。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。

• [PyTorch Forums]：(https://discuss.pytorch.org/):

PyTorch的官方论坛，有问题，除了谷歌百度，去github提issue，还有去这里问，我在这儿找到不少问题的解答；

• [Cadene/pretrained-models.pytorch]：(https://github.com/Cadene/pretrained-models.pytorch)：

最后，想要自定义网络，这里有Inception、ResNet、ResNeXt等各种模型的预训练模型，可以在此基础上该，可以找到各种模型；

PyTorch大法好，不过还有很多具体功能怎么用并不是很直接，怎么自定义控制加载不同模型的权重，怎么样多GPU并行，怎么样自定义每一层的学习率和weight decay，以及怎么调整学习率等等，都要自己摸索，官方支持还不是很人性化，后面博客可能会介绍这些topics。

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