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ApacheCN 深度学习译文集 20210125 更新

2021-01-26 15:45 作者:绝不原创的飞龙  | 我要投稿


新增了七个教程：

  • PyTorch 中文官方教程 1.7：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/README.md

    • PyTorch 分布式概述：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/60.md

    • 单机模型并行最佳实践：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/61.md

    • 分布式数据并行入门：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/62.md

    • 用 PyTorch 编写分布式应用：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/63.md

    • 分布式 RPC 框架入门：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/64.md

    • 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/65.md

    • 使用 RPC 的分布式管道并行化：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/66.md

    • 使用异步执行实现批量 RPC 处理：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/67.md

    • 将分布式DataParallel与分布式 RPC 框架相结合：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/68.md

    • 分析您的 PyTorch 模块：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/52.md

    • 使用 Ray Tune 的超参数调整：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/53.md

    • 模型剪裁教程：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/54.md

    • LSTM 单词语言模型上的动态量化（beta）：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/55.md

    • BERT 上的动态量化（Beta）：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/56.md

    • PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化（beta）：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/57.md

    • 计算机视觉的量化迁移学习教程（beta）：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/58.md

    • PyTorch 中的命名张量简介（原型）：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/42.md

    • PyTorch 中通道在最后的内存格式（beta）：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/43.md

    • 使用 PyTorch C++ 前端：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/44.md

    • 自定义 C++ 和 CUDA 扩展：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/45.md

    • 使用自定义 C++ 运算符扩展 TorchScript：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/46.md

    • 使用自定义 C++ 类扩展 TorchScript：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/47.md

    • TorchScript 中的动态并行性：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/48.md

    • C++ 前端中的 Autograd：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/49.md

    • 在 C++ 中注册调度运算符：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/50.md

    • 通过使用 Flask 的 REST API 在 Python 中部署 PyTorch：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/37.md

    • TorchScript 简介：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/38.md

    • 在 C++ 中加载 TorchScript 模型：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/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）：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/40.md

    • 强化学习（DQN）教程：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/34.md

    • 训练玩马里奥的 RL 智能体：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/35.md

    • 使用nn.Transformer和torchtext的序列到序列建模：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/27.md

    • 从零开始的 NLP：使用字符级 RNN 分类名称：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/28.md

    • 从零开始的 NLP：使用字符级 RNN 生成名称：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/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：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/30.md

    • 使用torchtext的文本分类：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/31.md

    • torchtext语言翻译：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/32.md

    • 音频 I/O 和torchaudio的预处理：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/24.md

    • 使用torchaudio的语音命令识别：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/25.md

    • torchvision对象检测微调教程：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/19.md

    • 计算机视觉的迁移学习教程：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/20.md

    • 对抗示例生成：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/21.md

    • DCGAN 教程：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/22.md

    • PyTorch 深度学习：60 分钟的突击：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/02.md

    • 通过示例学习 PyTorch：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/07.md

    • torch.nn到底是什么？：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/16.md

    • 使用 TensorBoard 可视化模型，数据和训练：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/17.md

    • 张量：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/03.md

    • torch.autograd的简要介绍：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/04.md

    • 神经网络：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/05.md

    • 训练分类器：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/06.md

    • 热身：NumPy：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/08.md

    • PyTorch：张量：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/09.md

    • PyTorch：张量和 Autograd：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/10.md

    • PyTorch：定义新的 Autograd 函数：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/11.md

    • PyTorch：nn：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/12.md

    • PyTorch：optim：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/13.md

    • PyTorch：自定义nn模块：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/14.md

    • PyTorch：控制流 + 权重共享：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/15.md

    • 学习 PyTorch：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/01.md

    • 图片/视频：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/18.md

    • 音频：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/23.md

    • 文本：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/26.md

    • 强化学习：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/33.md

    • 在生产中部署 PyTorch 模型：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/36.md

    • 前端 API：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/41.md

    • 模型优化：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/51.md

    • 并行和分布式训练：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-tut-17/59.md

  • PyTorch 人工智能研讨会：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-pt-workshop/README.md

    • 零、前言：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-pt-workshop/0.md

    • 一、深度学习和 PyTorch 简介：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-pt-workshop/1.md

    • 二、神经网络的构建块：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-pt-workshop/2.md

    • 三、使用 DNN 的分类问题：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-pt-workshop/3.md

    • 四、卷积神经网络：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-pt-workshop/4.md

    • 五、样式迁移：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-pt-workshop/5.md

    • 六、使用 RNN 分析数据序列：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-pt-workshop/6.md

    • 七、附录：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-pt-workshop/7.md

  • Python 一次学习实用指南：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-1shot-learn-py/README.md

    • 五、基于生成建模的方法：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-1shot-learn-py/5.md

    • 六、总结和其他方法：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-1shot-learn-py/6.md

    • 二、基于指标的方法：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-1shot-learn-py/2.md

    • 三、基于模型的方法：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-1shot-learn-py/3.md

    • 四、基于优化的方法：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-1shot-learn-py/4.md

    • 一、一次学习简介：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-1shot-learn-py/1.md

    • 零、前言：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-1shot-learn-py/0.md

    • 第一部分：一次学习简介：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-1shot-learn-py/sec1.md

    • 第二部分：深度学习架构：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-1shot-learn-py/sec2.md

    • 第三部分：其他方法和结论：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-1shot-learn-py/sec3.md

  • Python 自然语言处理实用指南：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-nlp-pt-1x/README.md

    • 五、循环神经网络和情感分析：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-nlp-pt-1x/5.md

    • 六、用于文本分类的卷积神经网络：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-nlp-pt-1x/6.md

    • 七、使用序列到序列神经网络的文本翻译：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/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：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-nlp-pt-1x/8.md

    • 九、前方的路：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-nlp-pt-1x/9.md

    • 三、NLP 和文本嵌入：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-nlp-pt-1x/3.md

    • 四、文本预处理，词干提取和词形还原：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-nlp-pt-1x/4.md

    • 一、机器学习和深度学习的基础：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-nlp-pt-1x/1.md

    • 二、用于 NLP 的 PyTorch 1.x 入门：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-nlp-pt-1x/2.md

    • 零、前言：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-nlp-pt-1x/0.md

    • 第一部分：用于 NLP 的 PyTorch 1.x 的要点：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-nlp-pt-1x/sec1.md

    • 第二部分：自然语言处理基础：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-nlp-pt-1x/sec2.md

    • 第三部分：使用 PyTorch 1.x 的实际 NLP 应用：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/handson-nlp-pt-1x/sec3.md

  • PyTorch 人工智能基础知识：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-ai-fund/README.md

    • 零、前言：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-ai-fund/0.md

    • 一、使用 PyTorch 使用张量：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-ai-fund/1.md

    • 二、与神经网络协作：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-ai-fund/2.md

    • 三、用于计算机视觉的卷积神经网络：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-ai-fund/3.md

    • 四、用于 NLP 的循环神经网络：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-ai-fund/4.md

    • 五、迁移学习和 TensorBoard：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-ai-fund/5.md

    • 六、探索生成对抗网络：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-ai-fund/6.md

    • 七、深度强化学习：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-ai-fund/7.md

    • 八、在 PyTorch 中生产 AI 模型：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-ai-fund/8.md

  • PyTorch 深度学习实用指南：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-dl-handson/README.md

    • 零、前言：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-dl-handson/0.md

    • 一、深度学习演练和 PyTorch 简介：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-dl-handson/1.md

    • 二、简单的神经网络：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-dl-handson/2.md

    • 三、深度学习工作流程：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-dl-handson/3.md

    • 四、计算机视觉：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-dl-handson/4.md

    • 五、序列数据处理：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-dl-handson/5.md

    • 六、生成网络：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-dl-handson/6.md

    • 七、强化学习：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-dl-handson/7.md

    • 八、生产中的 PyTorch：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/pt-dl-handson/8.md

  • TensorFlow 强化学习：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/README.md

    • 零、前言：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/00.md

    • 一、深度学习–架构和框架：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/01.md

    • 二、使用 OpenAI Gym 训练强化学习智能体：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/02.md

    • 三、马尔可夫决策过程：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/03.md

    • 四、策略梯度：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/04.md

    • 五、Q 学习和深度 Q 网络：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/05.md

    • 六、异步方法：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/06.md

    • 七、一切都是机器人-真正的战略游戏：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/07.md

    • 八、AlphaGo –最好的强化学习：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/08.md

    • 九、自动驾驶中的强化学习：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/09.md

    • 十、金融投资组合管理：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/10.md

    • 十一、机器人技术中的强化学习：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/11.md

    • 十二、广告技术中的深度强化学习：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/12.md

    • 十三、图像处理中的强化学习：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/13.md

    • 十四、NLP 中的深度强化学习：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/14.md

    • 十五、强化学习的其他主题：github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/rl-tf/15.md

下载

Docker

docker pull apachecn0/apachecn-dl-zh 

docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/apachecn-dl-zh 

# 访问 http://localhost:{port}

PYPI

pip install apachecn-dl-zh 

apachecn-dl-zh <port> 

# 访问 http://localhost:{port}

NPM

npm install -g apachecn-dl-zh 

apachecn-dl-zh <port> 

# 访问 http://localhost:{port}

贡献指南

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请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）


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