吐血整理：PyTorch项目代码与资源列表 | 资源下载

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本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接，其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”，也有适用于老司机的论文代码实现，包括 Attention Based CNN、A3C、WGAN等等。所有代码均按照所属技术领域分类，包括机器视觉/图像相关、自然语言处理相关、强化学习相关等等。所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术，那么就快快收藏本文吧！

PyTorch 是什么？

PyTorch即 Torch 的 Python 版本。Torch 是由 Facebook 发布的深度学习框架，因支持动态定义计算图，相比于 Tensorflow 使用起来更为灵活方便，特别适合中小型机器学习项目和深度学习初学者。但因为 Torch 的开发语言是Lua，导致它在国内一直很小众。所以，在千呼万唤下，PyTorch应运而生！PyTorch 继承了 Troch 的灵活特性，又使用广为流行的 Python 作为开发语言，所以一经推出就广受欢迎！

目录：

1. 入门系列教程

2. 入门实例

3. 图像、视觉、CNN相关实现

4. 对抗生成网络、生成模型、GAN相关实现

5. 机器翻译、问答系统、NLP相关实现

6. 先进视觉推理系统

7. 深度强化学习相关实现

8. 通用神经网络高级应用

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入门系列教程

1.PyTorch Tutorials

https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial.git

著名的“莫烦”PyTorch系列教程的源码。

2.Deep Learning with PyTorch: a 60-minute blitz

http://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html

PyTorch官网推荐的由网友提供的60分钟教程，本系列教程的重点在于介绍PyTorch的基本原理，包括自动求导，神经网络，以及误差优化API。

3.Simple examples to introduce PyTorch

https://github.com/jcjohnson/pytorch-examples.git

由网友提供的PyTorch教程，通过一些实例的方式，讲解PyTorch的基本原理。内容涉及Numpy、自动求导、参数优化、权重共享等。

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入门实例

1.Ten minutes pyTorch Tutorial

https://github.com/SherlockLiao/pytorch-beginner.git

知乎上“十分钟学习PyTorch“系列教程的源码。

2.Official PyTorch Examples

https://github.com/pytorch/examples

官方提供的实例源码，包括以下内容：

• MNIST Convnets

• Word level Language Modeling using LSTM RNNs

• Training Imagenet Classifiers with Residual Networks

• Generative Adversarial Networks (DCGAN)

• Variational Auto-Encoders

• Superresolution using an efficient sub-pixel convolutional neural network

• Hogwild training of shared ConvNets across multiple processes on MNIST

• Training a CartPole to balance in OpenAI Gym with actor-critic

• Natural Language Inference (SNLI) with GloVe vectors, LSTMs, and torchtext

• Time sequence prediction - create an LSTM to learn Sine waves

3.PyTorch Tutorial for Deep Learning Researchers

https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial.git

据说是提供给深度学习科研者们的PyTorch教程←_←。教程中的每个实例的代码都控制在30行左右，简单易懂，内容如下：

• PyTorch Basics

• Linear Regression

• Logistic Regression

• Feedforward Neural Network

• Convolutional Neural Network

• Deep Residual Network

• Recurrent Neural Network

• Bidirectional Recurrent Neural Network

• Language Model (RNN-LM)

• Generative Adversarial Network

• Image Captioning (CNN-RNN)

• Deep Convolutional GAN (DCGAN)

• Variational Auto-Encoder

• Neural Style Transfer

• TensorBoard in PyTorch

4PyTorch-playground

https://github.com/aaron-xichen/pytorch-playground.git

PyTorch初学者的Playground，在这里针对一下常用的数据集，已经写好了一些模型，所以大家可以直接拿过来玩玩看，目前支持以下数据集的模型。

• mnist, svhn

• cifar10, cifar100

• stl10

• alexnet

• vgg16, vgg16_bn, vgg19, vgg19_bn

• resnet18, resnet34, resnet50, resnet101, resnet152

• squeezenet_v0, squeezenet_v1

• inception_v3

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图像、视觉、CNN相关实现

1.PyTorch-FCN

https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn.git

FCN(Fully Convolutional Networks implemented) 的PyTorch实现。

2.Attention Transfer

https://github.com/szagoruyko/attention-transfer.git

论文 "Paying More Attention to Attention: Improving the Performance of Convolutional Neural Networks via Attention Transfer" 的PyTorch实现。

3.Wide ResNet model in PyTorch

https://github.com/szagoruyko/functional-zoo.git

一个PyTorch实现的 ImageNet Classification 。

4.CRNN for image-based sequence recognition

https://github.com/bgshih/crnn.git

这个是 Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) 的 PyTorch 实现。CRNN 由一些CNN，RNN和CTC组成，常用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。

5.Scaling the Scattering Transform: Deep Hybrid Networks

https://github.com/edouardoyallon/pyscatwave.git

使用了“scattering network”的CNN实现，特别的构架提升了网络的效果。

6.Conditional Similarity Networks (CSNs)

https://github.com/andreasveit/conditional-similarity-networks.git

《Conditional Similarity Networks》的PyTorch实现。

7.Multi-style Generative Network for Real-time Transfer

https://github.com/zhanghang1989/PyTorch-Style-Transfer.git

MSG-Net 以及 Neural Style 的 PyTorch 实现。

8.Big batch training

https://github.com/eladhoffer/bigBatch.git

《Train longer, generalize better: closing the generalization gap in large batch training of neural networks》的 PyTorch 实现。

9.CortexNet

https://github.com/e-lab/pytorch-CortexNet.git

一个使用视频训练的鲁棒预测深度神经网络。

10.Neural Message Passing for Quantum Chemistry

https://github.com/priba/nmp_qc.git

论文《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》的PyTorch实现，好像是讲计算机视觉下的神经信息传递。

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对抗生成网络、生成模型、GAN相关实现

1.Generative Adversarial Networks (GANs) in PyTorch

https://github.com/devnag/pytorch-generative-adversarial-networks.git

一个非常简单的由PyTorch实现的对抗生成网络

2.DCGAN & WGAN with Pytorch

https://github.com/chenyuntc/pytorch-GAN.git

由中国网友实现的DCGAN和WGAN，代码很简洁。

3.Official Code for WGAN

https://github.com/martinarjovsky/WassersteinGAN.git

WGAN的官方PyTorch实现。

4.DiscoGAN in PyTorch

https://github.com/carpedm20/DiscoGAN-pytorch.git

《Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks》的 PyTorch 实现。

5.Adversarial Generator-Encoder Network

https://github.com/DmitryUlyanov/AGE.git

《Adversarial Generator-Encoder Networks》的 PyTorch 实现。

6.CycleGAN and pix2pix in PyTorch

https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix.git

图到图的翻译，著名的 CycleGAN 以及 pix2pix 的PyTorch 实现。

7.Weight Normalized GAN

https://github.com/stormraiser/GAN-weight-norm.git

《On the Effects of Batch and Weight Normalization in Generative Adversarial Networks》的 PyTorch 实现。

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机器翻译、问答系统、NLP相关实现

1.DeepLearningForNLPInPytorch

https://github.com/rguthrie3/DeepLearningForNLPInPytorch.git

一套以 NLP 为主题的 PyTorch 基础教程。本教程使用Ipython Notebook编写，看起来很直观，方便学习。

2.Practial Pytorch with Topic RNN & NLP

https://github.com/spro/practical-pytorch

以 RNN for NLP 为出发点的 PyTorch 基础教程，分为“RNNs for NLP”和“RNNs for timeseries data”两个部分。

3.PyOpenNMT: Open-Source Neural Machine Translation

https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py.git

一套由PyTorch实现的机器翻译系统。

4.Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues

https://github.com/facebookresearch/end-to-end-negotiator.git

Facebook AI Research 论文《Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues》的 PyTorch 实现。

5.Attention is all you need: A Pytorch Implementation

https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch.git

Google Research 著名论文《Attention is all you need》的PyTorch实现。

6.Improved Visual Semantic Embeddings

https://github.com/fartashf/vsepp.git

一种从图像中检索文字的方法，来自论文：《VSE++: Improved Visual-Semantic Embeddings》。

7.Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions

https://github.com/facebookresearch/DrQA.git

一个开放领域问答系统DrQA的PyTorch实现。

8.Structured-Self-Attentive-Sentence-Embedding

https://github.com/ExplorerFreda/Structured-Self-Attentive-Sentence-Embedding.git

IBM 与 MILA 发表的《A Structured Self-Attentive Sentence Embedding》的开源实现。

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先进视觉推理系统

1.Visual Question Answering in Pytorch

https://github.com/Cadene/vqa.pytorch.git

一个PyTorch实现的优秀视觉推理问答系统，是基于论文《MUTAN: Multimodal Tucker Fusion for Visual Question Answering》实现的。项目中有详细的配置使用方法说明。

2.Clevr-IEP

https://github.com/facebookresearch/clevr-iep.git

Facebook Research 论文《Inferring and Executing Programs for Visual Reasoning》的PyTorch实现，讲的是一个可以基于图片进行关系推理问答的网络。

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深度强化学习相关实现

1.Deep Reinforcement Learning withpytorch & visdom

https://github.com/onlytailei/pytorch-rl.git

多种使用PyTorch实现强化学习的方法。

2.Value Iteration Networks in PyTorch

https://github.com/onlytailei/Value-Iteration-Networks-PyTorch.git

Value Iteration Networks (VIN) 的PyTorch实现。

3.A3C in PyTorch

https://github.com/onlytailei/A3C-PyTorch.git

Adavantage async Actor-Critic (A3C) 的PyTorch实现。

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通用神经网络高级应用

1.PyTorch-meta-optimizer

https://github.com/ikostrikov/pytorch-meta-optimizer.git

论文《Learning to learn by gradient descent by gradient descent》的PyTorch实现。

2.OptNet: Differentiable Optimization as a Layer in Neural Networks

https://github.com/locuslab/optnet.git

论文《Differentiable Optimization as a Layer in Neural Networks》的PyTorch实现。

3.Task-based End-to-end Model Learning

https://github.com/locuslab/e2e-model-learning.git

论文《Task-based End-to-end Model Learning》的PyTorch实现。

4.DiracNets

https://github.com/szagoruyko/diracnets.git

不使用“Skip-Connections”而搭建特别深的神经网络的方法。

5.ODIN: Out-of-Distribution Detector for Neural Networks

https://github.com/ShiyuLiang/odin-pytorch.git

这是一个能够检测“分布不足”（Out-of-Distribution)样本的方法的PyTorch实现。当“true positive rate”为95％时，该方法将DenseNet（适用于CIFAR-10）的“false positive rate”从34.7％降至4.3％。

6.Accelerate Neural Net Training by Progressively Freezing Layers

https://github.com/ajbrock/FreezeOut.git

一种使用“progressively freezing layers”来加速神经网络训练的方法。

7.Efficient_densenet_pytorch

https://github.com/gpleiss/efficient_densenet_pytorch.git

DenseNets的PyTorch实现，优化以节省GPU内存。

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