Pytorch是目前常用的深度学习框架之一，它凭借着对初学者的友好性、灵活性，发展迅猛，它深受学生党的喜爱，我本人也是使用的Pytorch框架。
比起 TF 的框架环境配置不兼容，和 Keras 由于高度封装造成的不灵活，PyTorch 无论是在学术圈还是工业界，都相当占优势。不夸张地说，掌握了 PyTorch ，就相当于走上了深度学习、机器学习的快车道。
作为一名AI博主，收到小伙伴们最多的的问题之一就是「有没有关于Pytorch函数使用的学习资料？」
所以，我们花费了几个月，整理了这一份目前最全的Pytorch常用函数手册，内含超200个常用函数，是居家旅行、深度学习、发表论文必备工具。
本手册中分为14章，从最基础的创建张量开始，逐步加深，涵盖小伙伴们将会所有常用的函数。为了方便小伙伴们的查阅，我们特意推出了带有书签版的PDF供大家下载。
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主要内容
手册中部分内容展示
PDF中含有更多精彩内容……
除此之外，如果有粉丝想学习视频版本的学习资料，我也为大家准备了一份，强烈推荐大家学习。
课程通过讲解和实战操作，带你从零开始训练网络，做到独立搭建和设计卷积神经网络（包括主流分类和检测网络），并进行神经网络的训练和推理（涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多个主流框架），通过实战让你掌握各种深度学习开源框架。
这份资料不一一展开，截取框架学习部分目录大家感受下。
深度学习与神经网络
深度学习简介
基本的深度学习架构
神经元
激活函数详解（sigmoid、tanh、relu等）
感性认识隐藏层
如何定义网络层
损失函数
推理和训练
神经网络的推理和训练
bp算法详解
归一化
Batch Normalization详解
解决过拟合
dropout
softmax
手推神经网络的训练过程
从零开始训练神经网络
使用python从零开始实现神经网络训练
构建神经网络的经验总结
深度学习开源框架
pytorch
tensorflow
caffe
mxnet
keras
优化器详解(GD,SGD,RMSprop等
所有以上相关的的内容全部都已经打包好了，汇总成了一份百度云的链接
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