PyTorch 中文手册（pytorch handbook）
书籍介绍
这是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门。
由于本人水平有限，在写此教程的时候参考了一些网上的资料，在这里对他们表示敬意，我会在每个引用中附上原文地址，方便大家参考。
深度学习的技术在飞速的发展，同时PyTorch也在不断更新，且本人会逐步完善相关内容。
版本说明
由于PyTorch版本更迭，教程的版本会与PyTorch版本，保持一致。
2019.5.2 PyTorch已经发布1.1的稳定版。 API的改动不是很大，目前正在测试1.1版本代码兼容性
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目录
第一章：PyTorch 入门
第二章 基础
第一节 PyTorch 基础
第二节 深度学习基础及数学原理
第三节 神经网络简介
第四节 卷积神经网络
第五节 循环神经网络
第三章 实践
第一节 logistic回归二元分类
第二节 CNN:MNIST数据集手写数字识别
第三节 RNN实例：通过Sin预测Cos
第四章 提高
第一节 Fine-tuning
第二节 可视化
第三节 Fast.ai
第四节 训练的一些技巧
第五节 多GPU并行训练
第五章 应用
第一节 Kaggle介绍
第二节 结构化数据
第三节 计算机视觉
第四节 自然语言处理
第五节 协同过滤
第六章 资源
第七章 附录
transforms的常用操作总结
pytorch的损失函数总结
pytorch的优化器总结
