【PyTorch】深度学习与PyTorch资料链接整理

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　　以下链接均是日常学习，偶然得之，并加以收集整理，感兴趣的朋友可以多多访问和学习。如果以下内容对你有所帮助，不妨转载和分享。(Update on 5,November，2019）

1.PyTorch模型训练实用教程

https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial

注：该教程主要内容为利用PyTorch训练模型可能涉及到的方法及函数，包括数据增强方法(22个)、权值初始化方法(10个)、损失函数(17个)、优化器(6个)及tensorboardx的方法(13个)。

主要目录如下

第一章	数据的划分、预处理及增强
第二章	模型的定义、权值初始化及模型Finetune
第三章	各种损失函数及优化器
第四章	可视化工具，用于看看数据、模型及损失函数

2.PyTorch中文文档

https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/

3.PyTorch中文网

https://www.ptorch.com/

注：涵盖PyTorch中文文档以及实施案例。(好吧，从域名来看，有点仿制官方域名的嫌疑，但并不妨碍学习)

4. D2L   《动手学深度学习》

https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

http://zh.d2l.ai/index.html

原书作者：阿斯顿·张、李沐、扎卡里 C. 立顿、亚历山大 J. 斯莫拉以及其他社区贡献者，GitHub地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch

将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。本开源项目对初学者较为友好，喜欢的朋友不妨 fork  and star。

5. PyTorch中文网

https://www.pytorchtutorial.com

 6. PyTorch官方中文文档

https://pytorch.apachecn.org

1. 深度学习开源课程收集

https://github.com/Sophia-11/Deep-Learning-Course

涵盖机器学习基础、深度学习基础、信息论以及一些数学基础，例如线性代数、概率统计等开源课程，基本是国外有名大学课程，可谓足不出户上名校~~~

2. ModelZoo 

https://modelzoo.co

收集了不少高star开源项目，支持搜索。

3. Transfer learning for computer vision  tutorial

https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html#

PyTorch官方模型迁移文档。

4. fast.ai

https://www.fast.ai/

 5. iBooker

http://www.ibooker.org.cn
## 学习资源
https://home.apachecn.org/docs/

涵盖内容较为丰富，包括各种机器学习、深度学习中文笔记、Numpy、pandas等以及与大数据、数据科学有关中文文档、名校CS课程、各类AI教程等。