PyTorch 学习笔记
这个仓库是我学习 PyTorch 过程中所记录的学习笔记汇总，包括 25 篇文章，是我学习 PyTorch 期间所记录的内容，点击查看在线电子书：https://pytorch.zhangxiann.com/。
学习笔记的结构遵循课程的顺序，共分为 8 周，循序渐进，力求通俗易懂。
代码
配套代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice
所有代码均在 PyCharm 中通过测试，建议通过 git 克隆到本地运行。
数据
由于代码中会用到一些第三方的数据集，这里给出百度云的下载地址（如果有其他更好的数据托管方式，欢迎告诉我）。
数据下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1f9wQM7gvkMVx2x5z6xC9KQ 提取码：w7xt
面向读者
本教程假定读你有一定的机器学习和深度学习基础。
如果你没有学习过机器学习或者深度学习，建议先观看 Andrew ng 的深度学习（Deep Learning）课程，课程地址： https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c。
然后再学习本教程，效果会更佳。
学习计划
这个学习笔记共 25 章，分为 8 周进行的，每周大概 3 章（当然你可以根据自己的进度调整），每章花费的时间约 30 分钟到 2 个小时之间。
目录大纲如下：
- Week 1（基本概念）
- Week 2（图片处理与数据加载）
- Week 3（模型构建）
- Week 4（模型训练）
- Week 5（可视化与 Hook）
- Week 6（正则化）
- Week 7（模型其他操作）
- Week 8（实际应用）