目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有 TensorFlow 、PyTorch、Keras等。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。其中，PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架，当前开源的框架中，没有哪一个框架能够在灵活性、易用性、速度这三个方面有两个能同时超过PyTorch。
基于此，磐小仙邀请到了作者 News（CS硕士） ，在接下来的这段时间里，他将会给大家带来关于PyTorch的一个专栏。
这个专栏主要针对想要学习PyTorch的学生群体或者深度学习爱好者。通过专栏的学习，能够实现零基础想要了解和学习深度学习，降低自学的难度，快速学习PyTorch。
1. 专栏介绍
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能：
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具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）
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包含自动求导系统的深度神经网络
除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。
官方教程包含了 PyTorch 介绍，安装教程；60分钟快速入门教程，可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型；计算机视觉常用模型，方便基于自己的数据进行调整，不再需要从头开始写；自然语言处理模型，聊天机器人，文本生成等生动有趣的项目。
总而言之：
如果你想了解一下 PyTorch，可以看介绍部分。
如果你想快速入门 PyTorch，可以看60分钟快速入门。
如果你想解决计算机视觉问题，可以看计算机视觉部分。
如果你想解决自然语言处理问题，可以看NLP 部分。
后续会更新强化学习和生成对抗网络部分内容。
2. 专栏目录
第一章：PyTorch之简介与下载
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PyTorch简介
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PyTorch环境搭建
第二章：PyTorch之60min入门
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PyTorch 入门
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PyTorch 自动微分
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PyTorch 神经网络
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PyTorch 图像分类器
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PyTorch 数据并行处理
第三章：PyTorch之入门强化
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数据加载和处理
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PyTorch小试牛刀
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迁移学习
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混合前端的seq2seq模型部署
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保存和加载模型
第四章：PyTorch之图像篇
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微调基于torchvision 0.3的目标检测模型
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微调TorchVision模型
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空间变换器网络
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使用PyTorch进行Neural-Transfer
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生成对抗示例
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使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端
第五章：PyTorch之文本篇
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聊天机器人教程
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使用字符级RNN生成名字
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使用字符级RNN进行名字分类
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在深度学习和NLP中使用Pytorch
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使用Sequence2Sequence网络和注意力进行翻译
第六章：PyTorch之生成对抗网络
第七章：PyTorch之强化学习
3. 更新计划
更新频率：一周四篇
开始时间：下周
4. 学习交流
为了方便大家更好地与作者进行沟通交流，为此磐小仙针对这个专栏成立了QQ和微信读者交流群，同时邀请了专栏的作者News坐镇交流群，大家想近距离与作者沟通，都可以来加入。
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