跨境电商新手入门学啥,跨境电商入门教程
来自并感谢：知乎的高贵黄蜂
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第一步 github的 教程，尤其是60分钟的介绍。只能说比tensorflow简单多了。在火车上看了一两个小时，感觉基本上手了。除此之外，jcjohnson简单举例介绍Pytorch也不错。
第二步 example 参考pytorch/examples实现最简单的例子(比如训练mnist)。
第三步 通读docPyTorch doc，特别是自动签名的机制，以及nn.module、optim等相关内容。现在证件很完善，大部分是作者亲自写，质量很高。
第四步 论坛讨论PyTorch论坛.论坛非常活跃，质量也很高，pytorch的维护者(作者)及时回复。每天刷帖子可以少走很多弯路，避免很多陷阱，消除很多思维惯性。尤其是看那些阅读量高的帖子。刷帖可以向作者学习如何写出无bug干净优雅的代码。遇到问题可以先搜索一下，一般都能找到解决办法。如果找不到，大胆提问。大家都很热情。
第五步 阅读源代码叉pytorch，pytorch-vision等。pytorch与其他框架相比，代码量小，抽象层次没有那么多，容易读懂。通过阅读代码，我们可以了解函数和类的机制。除此之外，它的许多功能、模型和模块都像教科书一样经典。也可以关注官方仓库的发布/拉取请求，了解pytorch的开发进度，避免坑。
你也可以加入slack小组讨论，电子邮件订阅等。
总之pytorch上手很简单，代码优雅，是我用过最Pythonic的框架。欢迎入坑。
推销一下我写的教程：chenyuntc/pytorch-book 用notebook写的教程，里面还有很多有趣的例子，比如用GAN生成动漫头像，用CharRNN写唐诗，类Prisma的滤镜（风格迁移）和图像描述等
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2.20更新：美化格式，修改语法。本来想补充一些内容，想了想，还是忘了。很多时候，选择太多，却没有选择。以上五个步骤是我自己在学习pytorch时积累的经验，个人认为非常适合入门，足够了。
1.至于如何根据example实现一个简单的例子，我的做法是仔细看几遍example的实现代码。彻底理解，然后自己从头写，实现同一个模型。如果真的卡住了，写不下来可以看看。但是绝对不能复制粘贴。xlmdzs实现了一个简单的例子(比如tutorial的mnist)，基本上对pytorch的主要内容有了一个大概的了解。写的时候会涉及到dataset、nn.module、optim、loss等很多模块。也能加深我的理解。我用pytorch写的第一个模型是DCGAN。寒假在家里的远程实验室服务器上用ipython笔记本写了GitHub-chenyuntc/pytorch-GAN。然后看到了新大作WGAN，在DCGAN上稍微修改了一下，就实现了WGAN，这是我入门最快的一次。
2.论坛里很多帖子都是你以后可能会遇到的问题，比如
如何微调如何在py torch中进行微调？
如何从预训练的网络层提取特征：如何从训练的模型中提取图像的特征
论坛贴的很少。我觉得原因之一是很多问题不是问题，比如参数如何共享。这个在tensorflow里有专门的章节解释，但是你用pytorch写的时候可能连这个问题都没有意识到——直接用就好了。如何创建具有共享权重的模型？比如模型运行时如何实现条件判断——直接用if。如何查看中间结果？-直接打印。如何修改参数-直接赋值？相比tensorflow，pytorch更接近python。
3.源代码怎么读：我是这样的。分叉，克隆，然后用vscode打开——大致浏览一下，就知道类和模块的关系了。然后重点阅读一些经典函数的代码，按住ctrl点击被调用的函数跳转到不同的文件中，了解函数调用关系。此外，torch-vision中很多模型的实现也非常简洁，比如ResNet。
4.其他一些例子：
50行实现GAN devnag/pytorch pytorch资源合集令人难以置信的PyTorch加强版框架教程侧重NLP spro/实用pytorch利用长短期记忆网络学习梯度下降法等优化方法：ikostrikov/py torch-元优化器：通过梯度下降学习的py火炬实现的官方实现martinarjovsky/WassersteinGAN # # # # # # # # #更新######################
安利
@莫烦的PyTorch教程（视频代码)详情见专栏文章等什么，赶快抱紧PyTorch的大腿！
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