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b4f0e5be
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1月 25, 2021
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...
...
@@ -44,6 +44,75 @@
+
[
十二、分布式 TensorFlow 和云深度学习
](
docs/tf-1x-dl-cookbook/12.md
)
+
[
十三、AutoML 和学习如何学习(元学习)
](
docs/tf-1x-dl-cookbook/13.md
)
+
[
十四、TensorFlow 处理单元
](
docs/tf-1x-dl-cookbook/14.md
)
+
[
PyTorch 中文官方教程 1.7
](
docs/pt-tut-17/README.md
)
+
[
学习 PyTorch
](
docs/pt-tut-17/01.md
)
+
[
PyTorch 深度学习:60 分钟的突击
](
docs/pt-tut-17/02.md
)
+
[
张量
](
docs/pt-tut-17/03.md
)
+
[
`torch.autograd`的简要介绍
](
docs/pt-tut-17/04.md
)
+
[
神经网络
](
docs/pt-tut-17/05.md
)
+
[
训练分类器
](
docs/pt-tut-17/06.md
)
+
[
通过示例学习 PyTorch
](
docs/pt-tut-17/07.md
)
+
[
热身:NumPy
](
docs/pt-tut-17/08.md
)
+
[
PyTorch:张量
](
docs/pt-tut-17/09.md
)
+
[
PyTorch:张量和 Autograd
](
docs/pt-tut-17/10.md
)
+
[
PyTorch:定义新的 Autograd 函数
](
docs/pt-tut-17/11.md
)
+
[
PyTorch:`nn`
](
docs/pt-tut-17/12.md
)
+
[
PyTorch:`optim`
](
docs/pt-tut-17/13.md
)
+
[
PyTorch:自定义`nn`模块
](
docs/pt-tut-17/14.md
)
+
[
PyTorch:控制流 + 权重共享
](
docs/pt-tut-17/15.md
)
+
[
`torch.nn`到底是什么?
](
docs/pt-tut-17/16.md
)
+
[
使用 TensorBoard 可视化模型,数据和训练
](
docs/pt-tut-17/17.md
)
+
[
图片/视频
](
docs/pt-tut-17/18.md
)
+
[
`torchvision`对象检测微调教程
](
docs/pt-tut-17/19.md
)
+
[
计算机视觉的迁移学习教程
](
docs/pt-tut-17/20.md
)
+
[
对抗示例生成
](
docs/pt-tut-17/21.md
)
+
[
DCGAN 教程
](
docs/pt-tut-17/22.md
)
+
[
音频
](
docs/pt-tut-17/23.md
)
+
[
音频 I/O 和`torchaudio`的预处理
](
docs/pt-tut-17/24.md
)
+
[
使用`torchaudio`的语音命令识别
](
docs/pt-tut-17/25.md
)
+
[
文本
](
docs/pt-tut-17/26.md
)
+
[
使用`nn.Transformer`和`torchtext`的序列到序列建模
](
docs/pt-tut-17/27.md
)
+
[
从零开始的 NLP:使用字符级 RNN 分类名称
](
docs/pt-tut-17/28.md
)
+
[
从零开始的 NLP:使用字符级 RNN 生成名称
](
docs/pt-tut-17/29.md
)
+
[
从零开始的 NLP:使用序列到序列网络和注意力的翻译
](
docs/pt-tut-17/30.md
)
+
[
使用`torchtext`的文本分类
](
docs/pt-tut-17/31.md
)
+
[
`torchtext`语言翻译
](
docs/pt-tut-17/32.md
)
+
[
强化学习
](
docs/pt-tut-17/33.md
)
+
[
强化学习(DQN)教程
](
docs/pt-tut-17/34.md
)
+
[
训练玩马里奥的 RL 智能体
](
docs/pt-tut-17/35.md
)
+
[
在生产中部署 PyTorch 模型
](
docs/pt-tut-17/36.md
)
+
[
通过使用 Flask 的 REST API 在 Python 中部署 PyTorch
](
docs/pt-tut-17/37.md
)
+
[
TorchScript 简介
](
docs/pt-tut-17/38.md
)
+
[
在 C++ 中加载 TorchScript 模型
](
docs/pt-tut-17/39.md
)
+
[
将模型从 PyTorch 导出到 ONNX 并使用 ONNX 运行时运行它(可选)
](
docs/pt-tut-17/40.md
)
+
[
前端 API
](
docs/pt-tut-17/41.md
)
+
[
PyTorch 中的命名张量简介(原型)
](
docs/pt-tut-17/42.md
)
+
[
PyTorch 中通道在最后的内存格式(beta)
](
docs/pt-tut-17/43.md
)
+
[
使用 PyTorch C++ 前端
](
docs/pt-tut-17/44.md
)
+
[
自定义 C++ 和 CUDA 扩展
](
docs/pt-tut-17/45.md
)
+
[
使用自定义 C++ 运算符扩展 TorchScript
](
docs/pt-tut-17/46.md
)
+
[
使用自定义 C++ 类扩展 TorchScript
](
docs/pt-tut-17/47.md
)
+
[
TorchScript 中的动态并行性
](
docs/pt-tut-17/48.md
)
+
[
C++ 前端中的 Autograd
](
docs/pt-tut-17/49.md
)
+
[
在 C++ 中注册调度运算符
](
docs/pt-tut-17/50.md
)
+
[
模型优化
](
docs/pt-tut-17/51.md
)
+
[
分析您的 PyTorch 模块
](
docs/pt-tut-17/52.md
)
+
[
使用 Ray Tune 的超参数调整
](
docs/pt-tut-17/53.md
)
+
[
模型剪裁教程
](
docs/pt-tut-17/54.md
)
+
[
LSTM 单词语言模型上的动态量化(beta)
](
docs/pt-tut-17/55.md
)
+
[
BERT 上的动态量化(Beta)
](
docs/pt-tut-17/56.md
)
+
[
PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化(beta)
](
docs/pt-tut-17/57.md
)
+
[
计算机视觉的量化迁移学习教程(beta)
](
docs/pt-tut-17/58.md
)
+
[
并行和分布式训练
](
docs/pt-tut-17/59.md
)
+
[
PyTorch 分布式概述
](
docs/pt-tut-17/60.md
)
+
[
单机模型并行最佳实践
](
docs/pt-tut-17/61.md
)
+
[
分布式数据并行入门
](
docs/pt-tut-17/62.md
)
+
[
用 PyTorch 编写分布式应用
](
docs/pt-tut-17/63.md
)
+
[
分布式 RPC 框架入门
](
docs/pt-tut-17/64.md
)
+
[
使用分布式 RPC 框架实现参数服务器
](
docs/pt-tut-17/65.md
)
+
[
使用 RPC 的分布式管道并行化
](
docs/pt-tut-17/66.md
)
+
[
使用异步执行实现批量 RPC 处理
](
docs/pt-tut-17/67.md
)
+
[
将分布式`DataParallel`与分布式 RPC 框架相结合
](
docs/pt-tut-17/68.md
)
+
[
使用 TensorFlow 构建机器学习项目中文版
](
docs/build-ml-proj-tf-zh/README.md
)
+
[
一、探索和转换数据
](
docs/build-ml-proj-tf-zh/ch01.md
)
+
[
二、聚类
](
docs/build-ml-proj-tf-zh/ch02.md
)
...
...
@@ -471,3 +540,74 @@
+
[
九、构建图像超分辨率应用
](
docs/mobi-dl-tflite/09.md
)
+
[
十、前方的路
](
docs/mobi-dl-tflite/10.md
)
+
[
十一、附录
](
docs/mobi-dl-tflite/11.md
)
+
[
PyTorch 人工智能研讨会
](
docs/dl-pt-workshop/README.md
)
+
[
零、前言
](
docs/dl-pt-workshop/0.md
)
+
[
一、深度学习和 PyTorch 简介
](
docs/dl-pt-workshop/1.md
)
+
[
二、神经网络的构建块
](
docs/dl-pt-workshop/2.md
)
+
[
三、使用 DNN 的分类问题
](
docs/dl-pt-workshop/3.md
)
+
[
四、卷积神经网络
](
docs/dl-pt-workshop/4.md
)
+
[
五、样式迁移
](
docs/dl-pt-workshop/5.md
)
+
[
六、使用 RNN 分析数据序列
](
docs/dl-pt-workshop/6.md
)
+
[
七、附录
](
docs/dl-pt-workshop/7.md
)
+
[
Python 一次学习实用指南
](
docs/handson-1shot-learn-py/README.md
)
+
[
零、前言
](
docs/handson-1shot-learn-py/0.md
)
+
[
第一部分:一次学习简介
](
docs/handson-1shot-learn-py/sec1.md
)
+
[
一、一次学习简介
](
docs/handson-1shot-learn-py/1.md
)
+
[
第二部分:深度学习架构
](
docs/handson-1shot-learn-py/sec2.md
)
+
[
二、基于指标的方法
](
docs/handson-1shot-learn-py/2.md
)
+
[
三、基于模型的方法
](
docs/handson-1shot-learn-py/3.md
)
+
[
四、基于优化的方法
](
docs/handson-1shot-learn-py/4.md
)
+
[
第三部分:其他方法和结论
](
docs/handson-1shot-learn-py/sec3.md
)
+
[
五、基于生成建模的方法
](
docs/handson-1shot-learn-py/5.md
)
+
[
六、总结和其他方法
](
docs/handson-1shot-learn-py/6.md
)
+
[
Python 自然语言处理实用指南
](
docs/handson-nlp-pt-1x/README.md
)
+
[
零、前言
](
docs/handson-nlp-pt-1x/0.md
)
+
[
第一部分:用于 NLP 的 PyTorch 1.x 的要点
](
docs/handson-nlp-pt-1x/sec1.md
)
+
[
一、机器学习和深度学习的基础
](
docs/handson-nlp-pt-1x/1.md
)
+
[
二、用于 NLP 的 PyTorch 1.x 入门
](
docs/handson-nlp-pt-1x/2.md
)
+
[
第二部分:自然语言处理基础
](
docs/handson-nlp-pt-1x/sec2.md
)
+
[
三、NLP 和文本嵌入
](
docs/handson-nlp-pt-1x/3.md
)
+
[
四、文本预处理,词干提取和词形还原
](
docs/handson-nlp-pt-1x/4.md
)
+
[
第三部分:使用 PyTorch 1.x 的实际 NLP 应用
](
docs/handson-nlp-pt-1x/sec3.md
)
+
[
五、循环神经网络和情感分析
](
docs/handson-nlp-pt-1x/5.md
)
+
[
六、用于文本分类的卷积神经网络
](
docs/handson-nlp-pt-1x/6.md
)
+
[
七、使用序列到序列神经网络的文本翻译
](
docs/handson-nlp-pt-1x/7.md
)
+
[
八、使用基于注意力的神经网络构建聊天机器人
](
docs/handson-nlp-pt-1x/8.md
)
+
[
九、前方的路
](
docs/handson-nlp-pt-1x/9.md
)
+
[
PyTorch 人工智能基础知识
](
docs/pt-ai-fund/README.md
)
+
[
零、前言
](
docs/pt-ai-fund/0.md
)
+
[
一、使用 PyTorch 使用张量
](
docs/pt-ai-fund/1.md
)
+
[
二、与神经网络协作
](
docs/pt-ai-fund/2.md
)
+
[
三、用于计算机视觉的卷积神经网络
](
docs/pt-ai-fund/3.md
)
+
[
四、用于 NLP 的循环神经网络
](
docs/pt-ai-fund/4.md
)
+
[
五、迁移学习和 TensorBoard
](
docs/pt-ai-fund/5.md
)
+
[
六、探索生成对抗网络
](
docs/pt-ai-fund/6.md
)
+
[
七、深度强化学习
](
docs/pt-ai-fund/7.md
)
+
[
八、在 PyTorch 中生产 AI 模型
](
docs/pt-ai-fund/8.md
)
+
[
PyTorch 深度学习实用指南
](
docs/pt-dl-handson/README.md
)
+
[
零、前言
](
docs/pt-dl-handson/0.md
)
+
[
一、深度学习演练和 PyTorch 简介
](
docs/pt-dl-handson/1.md
)
+
[
二、简单的神经网络
](
docs/pt-dl-handson/2.md
)
+
[
三、深度学习工作流程
](
docs/pt-dl-handson/3.md
)
+
[
四、计算机视觉
](
docs/pt-dl-handson/4.md
)
+
[
五、序列数据处理
](
docs/pt-dl-handson/5.md
)
+
[
六、生成网络
](
docs/pt-dl-handson/6.md
)
+
[
七、强化学习
](
docs/pt-dl-handson/7.md
)
+
[
八、生产中的 PyTorch
](
docs/pt-dl-handson/8.md
)
+
[
TensorFlow 强化学习
](
docs/rl-tf/README.md
)
+
[
零、前言
](
docs/rl-tf/00.md
)
+
[
一、深度学习–架构和框架
](
docs/rl-tf/01.md
)
+
[
二、使用 OpenAI Gym 训练强化学习智能体
](
docs/rl-tf/02.md
)
+
[
三、马尔可夫决策过程
](
docs/rl-tf/03.md
)
+
[
四、策略梯度
](
docs/rl-tf/04.md
)
+
[
五、Q 学习和深度 Q 网络
](
docs/rl-tf/05.md
)
+
[
六、异步方法
](
docs/rl-tf/06.md
)
+
[
七、一切都是机器人-真正的战略游戏
](
docs/rl-tf/07.md
)
+
[
八、AlphaGo –最好的强化学习
](
docs/rl-tf/08.md
)
+
[
九、自动驾驶中的强化学习
](
docs/rl-tf/09.md
)
+
[
十、金融投资组合管理
](
docs/rl-tf/10.md
)
+
[
十一、机器人技术中的强化学习
](
docs/rl-tf/11.md
)
+
[
十二、广告技术中的深度强化学习
](
docs/rl-tf/12.md
)
+
[
十三、图像处理中的强化学习
](
docs/rl-tf/13.md
)
+
[
十四、NLP 中的深度强化学习
](
docs/rl-tf/14.md
)
+
[
十五、强化学习的其他主题
](
docs/rl-tf/15.md
)
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