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本节包含专注于将 PyTorch 应用于特定应用领域的专门教程。这些指南演示了如何使用 torchvision、torchaudio 等领域特定库。本节面向希望在特定深度学习领域实现 PyTorch 的开发人员。

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TorchVision 目标检测微调教程

微调预训练的 Mask R-CNN 模型。

图像/视频

计算机视觉迁移学习教程

使用迁移学习训练用于图像分类的卷积神经网络。

图像/视频

对抗样本生成

使用迁移学习训练用于图像分类的卷积神经网络。

图像/视频

DCGAN 教程

训练生成对抗网络 (GAN) 以生成新的名人。

图像/视频

空间变换网络教程

了解如何使用视觉注意力机制来增强您的网络。

图像/视频

基于 USB 的半监督学习教程

了解如何使用 USB 和 PyTorch 训练半监督学习算法（在自定义数据上）。

图像/视频

强化学习 (DQN)

了解如何使用 PyTorch 在 OpenAI Gym 的 CartPole-v0 任务上训练深度 Q 学习 (DQN) 代理。

强化学习

使用 TorchRL 进行强化学习 (PPO)

了解如何使用 PyTorch 和 TorchRL 在 Gym 的倒立摆任务上训练近端策略优化代理。

强化学习

训练一个玩马里奥的强化学习智能体

使用 PyTorch 训练双 Q 学习代理来玩马里奥。

强化学习

循环 DQN

使用 TorchRL 训练循环策略

强化学习

编码 DDPG 损失

使用 TorchRL 编码 DDPG 损失

强化学习

编写您的环境和转换

使用 TorchRL 编码 Pendulum

强化学习