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本文收集了大量基於 PyTorch 實現的代碼鏈接，其中有適用於深度學習新手的“入門指導系列”，也有適用於老司機的論文代碼實現，包括 Attention Based CNN、A3C、WGAN等等。所有代碼均按照所屬技術領域分類，包括機器視覺/圖像相關、自然語言處理相關、強化學習相關等等。所以如果你打算入手這風行一世的 PyTorch 技術，那麼就快快收藏本文吧！
PyTorch 是什麼？
PyTorch即 Torch 的 Python 版本。Torch 是由 Facebook 發佈的深度學習框架，因支持動態定義計算圖，相比於 Tensorflow 使用起來更爲靈活方便，特別適合中小型機器學習項目和深度學習初學者。但因爲 Torch 的開發語言是Lua，導致它在國內一直很小衆。所以，在千呼萬喚下，PyTorch應運而生！PyTorch 繼承了 Troch 的靈活特性，又使用廣爲流行的 Python 作爲開發語言，所以一經推出就廣受歡迎！
目錄：
入門系列教程
入門實例
圖像、視覺、CNN相關實現
對抗生成網絡、生成模型、GAN相關實現
機器翻譯、問答系統、NLP相關實現
先進視覺推理系統
深度強化學習相關實現
通用神經網絡高級應用
入門系列教程
PyTorch Tutorials
https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial.git
著名的“莫煩”PyTorch系列教程的源碼。
Deep Learning with PyTorch: a 60-minute blitz
http://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html
PyTorch官網推薦的由網友提供的60分鐘教程，本系列教程的重點在於介紹PyTorch的基本原理，包括自動求導，神經網絡，以及誤差優化API。
Simple examples to introduce PyTorch
https://github.com/jcjohnson/pytorch-examples.git
由網友提供的PyTorch教程，通過一些實例的方式，講解PyTorch的基本原理。內容涉及Numpy、自動求導、參數優化、權重共享等。
入門實例
Ten minutes pyTorch Tutorial
https://github.com/SherlockLiao/pytorch-beginner.git
知乎上“十分鐘學習PyTorch“系列教程的源碼。
Official PyTorch Examples
https://github.com/pytorch/examples
官方提供的實例源碼，包括以下內容：
MNIST Convnets
Word level Language Modeling using LSTM RNNs
Training Imagenet Classifiers with Residual Networks
Generative Adversarial Networks (DCGAN)
Variational Auto-Encoders
Superresolution using an efficient sub-pixel convolutional neural network
Hogwild training of shared ConvNets across multiple processes on MNIST
Training a CartPole to balance in OpenAI Gym with actor-critic
Natural Language Inference (SNLI) with GloVe vectors, LSTMs, and torchtext
Time sequence prediction - create an LSTM to learn Sine waves
PyTorch Tutorial for Deep Learning Researchers
https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial.git
據說是提供給深度學習科研者們的PyTorch教程←_←。教程中的每個實例的代碼都控制在30行左右，簡單易懂，內容如下：
PyTorch Basics
Linear Regression
Logistic Regression
Feedforward Neural Network
Convolutional Neural Network
Deep Residual Network
Recurrent Neural Network
Bidirectional Recurrent Neural Network
Language Model (RNN-LM)
Generative Adversarial Network
Image Captioning (CNN-RNN)
Deep Convolutional GAN (DCGAN)
Variational Auto-Encoder
Neural Style Transfer
TensorBoard in PyTorch
PyTorch-playground
https://github.com/aaron-xichen/pytorch-playground.git
PyTorch初學者的Playground，在這裏針對一下常用的數據集，已經寫好了一些模型，所以大家可以直接拿過來玩玩看，目前支持以下數據集的模型。
mnist, svhn
cifar10, cifar100
stl10
alexnet
vgg16, vgg16_bn, vgg19, vgg19_bn
resnet18, resnet34, resnet50, resnet101, resnet152
squeezenet_v0, squeezenet_v1
inception_v3
圖像、視覺、CNN相關實現
PyTorch-FCN
https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn.git
FCN(Fully Convolutional Networks implemented) 的PyTorch實現。
Attention Transfer
https://github.com/szagoruyko/attention-transfer.git
論文 “Paying More Attention to Attention: Improving the Performance of Convolutional Neural Networks via Attention Transfer” 的PyTorch實現。
Wide ResNet model in PyTorch
https://github.com/szagoruyko/functional-zoo.git
一個PyTorch實現的 ImageNet Classification 。
CRNN for image-based sequence recognition
https://github.com/bgshih/crnn.git
這個是 Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) 的 PyTorch 實現。CRNN 由一些CNN，RNN和CTC組成，常用於基於圖像的序列識別任務，例如場景文本識別和OCR。
Scaling the Scattering Transform: Deep Hybrid Networks
https://github.com/edouardoyallon/pyscatwave.git
使用了“scattering network”的CNN實現，特別的構架提升了網絡的效果。
Conditional Similarity Networks (CSNs)
https://github.com/andreasveit/conditional-similarity-networks.git
《Conditional Similarity Networks》的PyTorch實現。
Multi-style Generative Network for Real-time Transfer
https://github.com/zhanghang1989/PyTorch-Style-Transfer.git
MSG-Net 以及 Neural Style 的 PyTorch 實現。
Big batch training
https://github.com/eladhoffer/bigBatch.git
《Train longer, generalize better: closing the generalization gap in large batch training of neural networks》的 PyTorch 實現。
CortexNet
https://github.com/e-lab/pytorch-CortexNet.git
一個使用視頻訓練的魯棒預測深度神經網絡。
Neural Message Passing for Quantum Chemistry
https://github.com/priba/nmp_qc.git
論文《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》的PyTorch實現，好像是講計算機視覺下的神經信息傳遞。
對抗生成網絡、生成模型、GAN相關實現
Generative Adversarial Networks (GANs) in PyTorch
https://github.com/devnag/pytorch-generative-adversarial-networks.git
一個非常簡單的由PyTorch實現的對抗生成網絡
DCGAN & WGAN with Pytorch
https://github.com/chenyuntc/pytorch-GAN.git
由中國網友實現的DCGAN和WGAN，代碼很簡潔。
Official Code for WGAN
https://github.com/martinarjovsky/WassersteinGAN.git
WGAN的官方PyTorch實現。
DiscoGAN in PyTorch
https://github.com/carpedm20/DiscoGAN-pytorch.git
《Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks》的 PyTorch 實現。
Adversarial Generator-Encoder Network
https://github.com/DmitryUlyanov/AGE.git
《Adversarial Generator-Encoder Networks》的 PyTorch 實現。
CycleGAN and pix2pix in PyTorch
https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix.git
圖到圖的翻譯，著名的 CycleGAN 以及 pix2pix 的PyTorch 實現。
Weight Normalized GAN
https://github.com/stormraiser/GAN-weight-norm.git
《On the Effects of Batch and Weight Normalization in Generative Adversarial Networks》的 PyTorch 實現。
機器翻譯、問答系統、NLP相關實現
DeepLearningForNLPInPytorch
https://github.com/rguthrie3/DeepLearningForNLPInPytorch.git
一套以 NLP 爲主題的 PyTorch 基礎教程。本教程使用Ipython Notebook編寫，看起來很直觀，方便學習。
Practial Pytorch with Topic RNN & NLP
https://github.com/spro/practical-pytorch
以 RNN for NLP 爲出發點的 PyTorch 基礎教程，分爲“RNNs for NLP”和“RNNs for timeseries data”兩個部分。
PyOpenNMT: Open-Source Neural Machine Translation
https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py.git
一套由PyTorch實現的機器翻譯系統。（包含，Attention Model）
Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues
https://github.com/facebookresearch/end-to-end-negotiator.git
Facebook AI Research 論文《Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues》的 PyTorch 實現。
Attention is all you need: A Pytorch Implementation
https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch.git
Google Research 著名論文《Attention is all you need》的PyTorch實現。Attention Model（AM）。
Improved Visual Semantic Embeddings
https://github.com/fartashf/vsepp.git
一種從圖像中檢索文字的方法，來自論文：《VSE++: Improved Visual-Semantic Embeddings》。
Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions
https://github.com/facebookresearch/DrQA.git
一個開放領域問答系統DrQA的PyTorch實現。
Structured-Self-Attentive-Sentence-Embedding
https://github.com/ExplorerFreda/Structured-Self-Attentive-Sentence-Embedding.git
IBM 與 MILA 發表的《A Structured Self-Attentive Sentence Embedding》的開源實現。
先進視覺推理系統
Visual Question Answering in Pytorch
https://github.com/Cadene/vqa.pytorch.git
一個PyTorch實現的優秀視覺推理問答系統，是基於論文《MUTAN: Multimodal Tucker Fusion for Visual Question Answering》實現的。項目中有詳細的配置使用方法說明。
Clevr-IEP
https://github.com/facebookresearch/clevr-iep.git
Facebook Research 論文《Inferring and Executing Programs for Visual Reasoning》的PyTorch實現，講的是一個可以基於圖片進行關係推理問答的網絡。
深度強化學習相關實現
Deep Reinforcement Learning withpytorch & visdom
https://github.com/onlytailei/pytorch-rl.git
多種使用PyTorch實現強化學習的方法。
Value Iteration Networks in PyTorch
https://github.com/onlytailei/Value-Iteration-Networks-PyTorch.git
Value Iteration Networks (VIN) 的PyTorch實現。
A3C in PyTorch
https://github.com/onlytailei/A3C-PyTorch.git
Adavantage async Actor-Critic (A3C) 的PyTorch實現。
通用神經網絡高級應用
PyTorch-meta-optimizer
https://github.com/ikostrikov/pytorch-meta-optimizer.git
論文《Learning to learn by gradient descent by gradient descent》的PyTorch實現。
OptNet: Differentiable Optimization as a Layer in Neural Networks
https://github.com/locuslab/optnet.git
論文《Differentiable Optimization as a Layer in Neural Networks》的PyTorch實現。
Task-based End-to-end Model Learning
https://github.com/locuslab/e2e-model-learning.git
論文《Task-based End-to-end Model Learning》的PyTorch實現。
DiracNets
https://github.com/szagoruyko/diracnets.git
不使用“Skip-Connections”而搭建特別深的神經網絡的方法。
ODIN: Out-of-Distribution Detector for Neural Networks
https://github.com/ShiyuLiang/odin-pytorch.git
這是一個能夠檢測“分佈不足”（Out-of-Distribution)樣本的方法的PyTorch實現。當“true positive rate”爲95％時，該方法將DenseNet（適用於CIFAR-10）的“false positive rate”從34.7％降至4.3％。
Accelerate Neural Net Training by Progressively Freezing Layers
https://github.com/ajbrock/FreezeOut.git
一種使用“progressively freezing layers”來加速神經網絡訓練的方法。
Efficient_densenet_pytorch
https://github.com/gpleiss/efficient_densenet_pytorch.git
DenseNets的PyTorch實現，優化以節省GPU內存。