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+   [PyTorch 中文官方教程 1.7](docs/1.7/README.md)
+   [学习 PyTorch](docs/1.7/01.md)
    +   [PyTorch 深度学习：60 分钟的突击](docs/1.7/02.md)
        +   [张量](docs/1.7/03.md)
        +   [`torch.autograd`的简要介绍](docs/1.7/04.md)
        +   [神经网络](docs/1.7/05.md)
        +   [训练分类器](docs/1.7/06.md)
    +   [通过示例学习 PyTorch](docs/1.7/07.md)
        +   [热身：NumPy](docs/1.7/08.md)
        +   [PyTorch：张量](docs/1.7/09.md)
        +   [PyTorch：张量和 Autograd](docs/1.7/10.md)
        +   [PyTorch：定义新的 Autograd 函数](docs/1.7/11.md)
        +   [PyTorch：`nn`](docs/1.7/12.md)
        +   [PyTorch：`optim`](docs/1.7/13.md)
        +   [PyTorch：自定义`nn`模块](docs/1.7/14.md)
        +   [PyTorch：控制流 + 权重共享](docs/1.7/15.md)
    +   [`torch.nn`到底是什么？](docs/1.7/16.md)
    +   [使用 TensorBoard 可视化模型，数据和训练](docs/1.7/17.md)
+   [图片/视频](docs/1.7/18.md)
    +   [`torchvision`对象检测微调教程](docs/1.7/19.md)
    +   [计算机视觉的迁移学习教程](docs/1.7/20.md)
    +   [对抗示例生成](docs/1.7/21.md)
    +   [DCGAN 教程](docs/1.7/22.md)
+   [音频](docs/1.7/23.md)
    +   [音频 I/O 和`torchaudio`的预处理](docs/1.7/24.md)
    +   [使用`torchaudio`的语音命令识别](docs/1.7/25.md)
+   [文本](docs/1.7/26.md)
    +   [使用`nn.Transformer`和`torchtext`的序列到序列建模](docs/1.7/27.md)
    +   [从零开始的 NLP：使用字符级 RNN 分类名称](docs/1.7/28.md)
    +   [从零开始的 NLP：使用字符级 RNN 生成名称](docs/1.7/29.md)
    +   [从零开始的 NLP：使用序列到序列网络和注意力的翻译](docs/1.7/30.md)
    +   [使用`torchtext`的文本分类](docs/1.7/31.md)
    +   [`torchtext`语言翻译](docs/1.7/32.md)
+   [强化学习](docs/1.7/33.md)
    +   [强化学习（DQN）教程](docs/1.7/34.md)
    +   [训练玩马里奥的 RL 智能体](docs/1.7/35.md)
+   [在生产中部署 PyTorch 模型](docs/1.7/36.md)
    +   [通过使用 Flask 的 REST API 在 Python 中部署 PyTorch](docs/1.7/37.md)
    +   [TorchScript 简介](docs/1.7/38.md)
    +   [在 C++ 中加载 TorchScript 模型](docs/1.7/39.md)
    +   [将模型从 PyTorch 导出到 ONNX 并使用 ONNX 运行时运行它（可选）](docs/1.7/40.md)
+   [前端 API](docs/1.7/41.md)
    +   [PyTorch 中的命名张量简介（原型）](docs/1.7/42.md)
    +   [PyTorch 中通道在最后的内存格式（beta）](docs/1.7/43.md)
    +   [使用 PyTorch C++ 前端](docs/1.7/44.md)
    +   [自定义 C++ 和 CUDA 扩展](docs/1.7/45.md)
    +   [使用自定义 C++ 运算符扩展 TorchScript](docs/1.7/46.md)
    +   [使用自定义 C++ 类扩展 TorchScript](docs/1.7/47.md)
    +   [TorchScript 中的动态并行性](docs/1.7/48.md)
    +   [C++ 前端中的 Autograd](docs/1.7/49.md)
    +   [在 C++ 中注册调度运算符](docs/1.7/50.md)
+   [模型优化](docs/1.7/51.md)
    +   [分析您的 PyTorch 模块](docs/1.7/52.md)
    +   [使用 Ray Tune 的超参数调整](docs/1.7/53.md)
    +   [模型剪裁教程](docs/1.7/54.md)
    +   [LSTM 单词语言模型上的动态量化（beta）](docs/1.7/55.md)
    +   [BERT 上的动态量化（Beta）](docs/1.7/56.md)
    +   [PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化（beta）](docs/1.7/57.md)
    +   [计算机视觉的量化迁移学习教程（beta）](docs/1.7/58.md)
+   [并行和分布式训练](docs/1.7/59.md)
    +   [PyTorch 分布式概述](docs/1.7/60.md)
    +   [单机模型并行最佳实践](docs/1.7/61.md)
    +   [分布式数据并行入门](docs/1.7/62.md)
    +   [用 PyTorch 编写分布式应用](docs/1.7/63.md)
    +   [分布式 RPC 框架入门](docs/1.7/64.md)
    +   [使用分布式 RPC 框架实现参数服务器](docs/1.7/65.md)
    +   [使用 RPC 的分布式管道并行化](docs/1.7/66.md)
    +   [使用异步执行实现批量 RPC 处理](docs/1.7/67.md)
    +   [将分布式`DataParallel`与分布式 RPC 框架相结合](docs/1.7/68.md)

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提交于 2021-02-11 21:14 . 2021-02-11 21:14:55

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