PyTorch 公式チュートリアルの大きなアップデート: ラベルインデックスを追加し、初心者にとってより使いやすくなりました

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公式の PyTorch チュートリアルが大幅に更新されました。

タグインデックスを提供し、主題の分類を追加して、初心者にとってより使いやすくします。

1 ページ分の教育記事を前にして、もう途方に暮れる必要はありません。学習したい場所を正確にクリックできます。

ネットユーザーたちは「このアップデートは本当にタイムリーだ」とコメントしている。

タグインデックス: わからないところをクリックしてください

PyTorch 24K の完全な初心者の場合、PyTorch の担当者は、いつものように、最も人気のあるチュートリアルの 1 つである「Start 60-min blitz」を推奨しています。

そして今回は、より目立つ入り口があり、見逃すことがありません。

このアップデートの焦点は、高速なタグのインデックス作成にあります。

CV、NLP、RL などの単純で大まかな分類ではなく、チュートリアルのトピックをより詳細に分割するようになりました。

さらに、タグを選択することで、必要なチュートリアルを正確に見つけることができます。

たとえば、コンピュータービジョンに関連するモデル最適化チュートリアルを確認したい場合は、「画像/ビデオ」タグと「モデル最適化」タグを選択することで、対応する教育コンテンツをすばやくフィルター処理できます。

特定の PyTorch の例、PyTorch でよく使用される API と要素のメモ、チュートリアルへの GitHub リンクは、チュートリアルセクションの後に追加リソースとして別途リストされているため、簡単に見つけることができます。

もちろん、インタラクティブなエクスペリエンスのアップデートに加えて、PyTorch の担当者は、チュートリアルコンテンツに関して次のような新しい「食べられるガイド」も追加しました。

PYTORCH にデータを読み込む
CAPTUMを使用したモデルの解釈可能性
PyTorchでTensorboardを使用する方法

完全なリソースリスト

最後に、PyTorch 公式チュートリアルの内容をまとめてみましょう。

PyTorch 入門: 60 分間の集中講座
画像/動画（履歴書）

TorchVision 物体検出微調整チュートリアル
コンピュータビジョン転移学習チュートリアル
敵対的サンプル生成
DCGAN チュートリアル

オーディオ

torchaudio チュートリアル

テキスト（NLP）

nn.Transformer と TorchText を使用した Sequence2Sequence モデリング
ゼロからの NLP: 文字レベル RNN を使用した名前分類
ゼロからの NLP: 文字レベルの RNN を使用した名前の生成
ゼロからの NLP: Sequence2Sequence ネットワークと Attention による翻訳
TorchText によるテキスト分類の実装
TorchText を使用した言語翻訳

強化学習

強化学習チュートリアル

PyTorch モデルを本番環境にデプロイする

Flask を使用した PyTorch モデルのデプロイ
TorchScript の紹介
C++ で TorchScript モデルを読み込む
PyTorchからONNXにモデルをエクスポートし、ONNX RUNTIMEを使用して実行する

フロントエンドAPI

PyTorch の名前付きテンソルの紹介
Pytorch のチャンネルの最終的な保存形式
PyTorch C++ フロントエンドの使用
カスタム C++ および CUDA 拡張機能
カスタム C++ 演算子を使用して TorchScript を拡張する
カスタム C++ クラスによる TorchScript の拡張
C++ フロントエンドの Autograd

モデルの最適化

剪定チュートリアル
LSTM 単語言語モデルにおける動的量子化
BERT の動的量子化
PyTorch での静的量子化に Eager モードを使用する
コンピュータビジョンのための量子化転移学習チュートリアル

並列および分散トレーニング

単一マシンモデル並列処理のベストプラクティス
分散データ並列処理入門
PyTorch を使用した分散アプリケーションの作成
分散 RPC フレームワークの紹介
(上級) Amazon AWS での PyTorch 1.0 の分散トレーニング
分散RPCフレームワークを使用したパラメータサーバーの実装