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领域

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领域特定库，如 torchvision、torchaudio 等。本节适用于希望在深度学习特定领域实现 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) 来生成新的名人面孔。

图像/视频

空间变换网络教程

学习如何使用视觉注意力机制增强您的网络。

图像/视频

基于 USB 的半监督学习教程

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

图像/视频

强化学习 (DQN)

学习如何使用 PyTorch 在 OpenAI Gym 的 CartPole-v0 任务上训练深度 Q 学习 (DQN) 智能体。

强化学习

使用 TorchRL 的强化学习 (PPO)

学习如何使用 PyTorch 和 TorchRL 在 Gym 的 Inverted Pendulum 任务上训练近端策略优化 (PPO) 智能体。

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 Double Q-learning 智能体来玩马里奥。

强化学习

循环 DQN (Recurrent DQN)

使用 TorchRL 训练循环策略

强化学习

编写 DDPG 损失函数

使用 TorchRL 编写 DDPG 损失函数

强化学习

编写您的环境和变换 (Transforms)

使用 TorchRL 编写单摆 (Pendulum) 环境

强化学习