欢迎来到我的博客！
以下链接均是日常学习，偶然得之，并加以收集整理，感兴趣的朋友可以多多访问和学习。如果以下内容对你有所帮助，不妨转载和分享。(Update on 5,November，2019）
1.PyTorch模型训练实用教程
https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial
注：该教程主要内容为利用PyTorch训练模型可能涉及到的方法及函数，包括数据增强方法(22个)、权值初始化方法(10个)、损失函数(17个)、优化器(6个)及tensorboardx的方法(13个)。
主要目录如下
| 第一章 | 数据的划分、预处理及增强 |
| 第二章 | 模型的定义、权值初始化及模型Finetune |
| 第三章 | 各种损失函数及优化器 |
| 第四章 | 可视化工具，用于看看数据、模型及损失函数 |
2.PyTorch中文文档
https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/
3.PyTorch中文网
https://www.ptorch.com/
注：涵盖PyTorch中文文档以及实施案例。(好吧，从域名来看，有点仿制官方域名的嫌疑，但并不妨碍学习)
4. D2L 《动手学深度学习》
https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
http://zh.d2l.ai/index.html
原书作者：阿斯顿·张、李沐、扎卡里 C. 立顿、亚历山大 J. 斯莫拉以及其他社区贡献者，GitHub地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch
将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。本开源项目对初学者较为友好，喜欢的朋友不妨 fork and star。
5. PyTorch中文网
https://www.pytorchtutorial.com
6. PyTorch官方中文文档
https://pytorch.apachecn.org
1. 深度学习开源课程收集
https://github.com/Sophia-11/Deep-Learning-Course
涵盖机器学习基础、深度学习基础、信息论以及一些数学基础，例如线性代数、概率统计等开源课程，基本是国外有名大学课程，可谓足不出户上名校~~~
2. ModelZoo
https://modelzoo.co
收集了不少高star开源项目，支持搜索。
3. Transfer learning for computer vision tutorial
https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html#
PyTorch官方模型迁移文档。
4. fast.ai
https://www.fast.ai/
5. iBooker
http://www.ibooker.org.cn ## 学习资源 https://home.apachecn.org/docs/
涵盖内容较为丰富，包括各种机器学习、深度学习中文笔记、Numpy、pandas等以及与大数据、数据科学有关中文文档、名校CS课程、各类AI教程等。