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这些教程已合并为。 请去那里以获得与新版本的PyTorch兼容的这些教程的更好维护的版本。 通过基于项目的教程学习PyTorch。 这些教程通过可读代码演示了现代技术,并使用了来自互联网的常规数据。 讲解 系列1:用于NLP的RNN 从分类到生成,将递归神经网络应用于自然语言任务。 带有单词级RNN和GloVe嵌入的WIP情感分析 系列2:用于时序数据的RNN WIP使用RNN预测离散事件 开始使用 在全新Linux或Mac机器上运行它们的最快方法是安装 : curl -LO https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.3.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-4.3.0-Linux-x86_64.sh 然后安装PyTorch: conda install pytorch -c soumith 然后克隆此存储库并启动Jupyter Notebook: git clone http://github.com/spro/practical-pytorch cd practical-pytorch jup
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