PyTorch自2017年1月上线以来，人气持续攀升。PyTorch因其使用Python语言、动态图机制、灵活的网络构建、强大的社区等诸多优势，在短时间内被众多研究人员和工程师所接受和推崇。最近红石在浏览GitHub的时候发现了一个很棒的Pytorch资源列表，基本上包括了NLP/CV相关的项目、示例代码、相关库以及PyTorch实现的论文实现。这里我整理了一下，推荐给大家。巧合的是，我对这个庞大的资源列表很熟悉。对比之前的文章，发现之前GitHub上有英文原版，这篇是中文翻译。良心~英文原版GitHub项目地址：https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list本文推荐的中文版GitHub地址：https://github.com/xavier-zy/Awesome-pytorch-list-CNVersion目录这个资源大清单主要包括以下内容：1.PyTorch及相关库自然语言处理和语音处理计算机视觉概率库和生成库其他库2.教程和例子3.论文实现4.报告andconferences5.其他下面分别介绍！1.自然语言处理和语音处理这部分包含41个PyTorchNLP相关的热门项目，例如跨多个说话人的语音生成方法、语音到文本的端到端模型实现、WaveNet快速生成的实现;PyTorch与NLP相关的热门库，例如基于FastAI的PytorchNLP库，用于计算和使用多语言句子嵌入的LASER库；与PyTorchNLP相关的流行框架和工具，例如pytorch-seq2seq、PyTorchnmtpytorch中的Sequence-to-Sequence框架等。值得一提的是，这些项目很多都是官方实现的，一般都有系统的说明，包括安装、加载、训练、测试、演示等详细说明。而且官方已经更新了，很好。2.计算机视觉本节包含25个与PyTorchCV相关的热门项目和库。例如，TorchVision包括流行的数据集、模型架构、计算机视觉中常用的图像转换、Augmentor、用于机器学习的图像增强库、maskrcnn-benchmark、用于实例分割和对象检测的快速模块化参考实现，以及基于PyTorch的2D和3D人脸对齐库ace-alignment等等。这部分项目主要涉及神经风格迁移、图像分类、人脸对齐、语义分割、RoI计算、图像增强以及一些特殊的CNN架构等任务。3.概率库和生成库这部分主要包括概率规划和统计推理、生成概率库、PyTorch中的贝叶斯优化等。4.教程和示例这部分主要介绍了66个经典的PyTorch教程，包括强化学习、NLP和CV.Logistic、CNN、RNN、LSTM等神经网络模型用几行代码实现，一些高级的例子用复杂的模型实现。这份教程示例列表基本涵盖了各种PyTorch教程，难度不同，适合初学者和进阶者学习。比如第五个就是各种PyTorch教程。在其官方教程中，内容丰富：https://pytorch.org/tutorials/可以说最经典的PyTorch入门教程《Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz》出自这里。5.论文实现这部分包括338篇PyTorch相关的论文实现。例如使用PyTorch实现递归变分自动编码器生成序列数据，PyTorch实现V-Net：全卷积神经网络在人体医学图像分割中的应用，生成PyTorch对抗网络的简单实现，专注动画人脸绘画等等等。6.其他这部分主要介绍37个各种PyTorch资源，包括教程、论文、项目、社区等列表，PyTorch论坛，PyTorch深度学习模板等。还有一些很有意思的项目，比如用神经网络来绘画、用PyTorch实现的聊天机器人，以及玩西洋双陆棋的AlphaZero算法等。总的来说，这是一个很棒的PyTorch资源列表，非常全面。并翻译了原始项目。受到推崇的！最后附上项目的GitHub地址：https://github.com/xavier-zy/Awesome-pytorch-list-CNVersion
