如何提高自己的代码能力以达到熟练使用PyTorch?

PyTorch是备受推崇的深度学习框架，自2017年发布以来，凭借其灵活性和动态计算图的优势，广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等AI领域，深受顶尖研究机构和企业的青睐。

分享两个优质PyTorch学习资源。

Annotated Deep Learning Paper Implementations

地址：https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations

Annotated Deep Learning Paper Implementations，是一个开源PyTorch代码仓库。包含了60+核心深度学习论文的Python算法实现和详细的代码、公式、图表等的说明性注释。

• Transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...)

• GAN（cyclegan, stylegan2, ...)

• 强化学习（ppo, dqn）

• optimizers (adam, adabelief, sophia, ...)

• 等热门深度学习论文

例如LSTM，

例如，Transformers，

Awesome pytorch list

地址：https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list

Awesome PyTorch List 是一个PyTorch资源大全，汇总了 PyTorch 各个方面的优质资源，涵盖从自然语言处理（NLP）到计算机视觉（CV）再到概率统计等多个领域。

例如，CV资源（37个）

例如，论文实现（346个）

内容覆盖5大部分......

1 Pytorch及相关库

• 自然语言处理 (NLP) 和语音处理
• 计算机视觉（CV）
• 概率/生成（Probabilistic/Generative）
• 其他库

2 教程、书籍和示例

3 纸质实施

4 讲座和会议

5 Pytorch其它相关资源