PyTorch 官方教程大更新：增加标签索引，更新主体分类
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技术编辑：宗恩丨发自SiFouOffice
SegmentFault思否报道丨公众号：SegmentFault
自从2012年以来许多机器学习框架都争先恐后地要成为研究人员和行业从业者的新宠 。 从早期的学术性的Caffe（卷积神经网络框架）和Theano（一个基于Python的深度学习库） ， 到业界支持的大规模PyTorch和TensorFlow ， 深度学习框架层出不穷 。
到了2019年 ， 机器学习框架大战只剩下了两个主要竞争者 ， 那就是PyTorch和TensorFlow 。 越来越多的研究人员表示PyTorch未来会成为机器学习领域最受欢迎的框架 。
最近PyTorch大幅更新 ， 主要内容为提供标签索引 ， 增加主题分类 ， 更新后内容更加清晰对新手更为友好 。
以下为更新内容的详细解读：
提供标签索引
对于PyTorch的新用户 ， 填加了易于发现的按钮 ， 可以直接将他们带到「60分钟突击训练」 。 在它的旁边 ， 还有一个按钮可以查看所有的索引 ， 这些索引的设计是为了通过实例快速教授特定的功能 。
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除了现有的左侧导航栏外 ， 教程现在可以通过多选标签快速过滤 。 比方说你想查看所有与「生产」和「量化」相关的教程 。 您可以选择「生产」和「量化」过滤器 ， 如下图所示 。
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还可以在“教程”主页的底部找到以下其他资源：
PyTorch备忘单
PyTorch示例
GitHub上的教程
PyTorch官方也增加了新的「使用指南」 ， 比如：
PyTorch数据加载（LOADINGDATAINPYTORCH）
CAPTUM的模型可解释性（MODELINTERPRETABILITYUSINGCAPTUM）
如何在PyTorch中使用Tensorboard（HOWTOUSETENSORBOARDWITHPYTORCH）
增加主题分类
本部分包括为PyTorch新手用户设计的教程 。 根据社区反馈 ， 他们对当前的深度学习与PyTorch进行了更新 。 A60分钟突击教程 ， 这是最受欢迎的初学者教程之一 。
完成后 ， 人们可以理解什么是PyTorch和神经网络 ， 并能够构建和训练一个简单的图像分类网络 。 更新内容包括添加解释以澄清输出含义 ， 并链接到用户可以在文档中阅读更多的内容 ， 清理容易混淆的语法错误 ， 以及重构和解释新的概念 ， 使其更容易阅读 。
在生产中部署模型
本部分包括针对希望将其PyTorch模型投入生产的开发人员的教程 。 这些教程包括：
通过带有Flask的RESTAPI在Python中部署PyTorch
Torch简介
在C++中加载Torch模型
【PyTorch 官方教程大更新：增加标签索引，更新主体分类】探索从PyTorch到ONNX的模型并使用ONNXRuntime运行它
前端API
PyTorch提供了许多前端API功能 ， 可以帮助开发人员更有效地编码 ， 调试和验证其模型 。 本节包括一些教程 ， 这些教程教这些功能是什么以及如何使用它们 。 一些教程重点介绍：
PyTorch中的命名张量简介
使用PyTorchC++前端
使用自定义C++运算符扩展Torch
使用自定义C++类扩展Torch
C++前端中的Autograd
模型优化
深度学习模型由于其复杂性 ， 通常会消耗大量的内存 ， 功能和计算资源 。 本节提供模型优化的教程：
修剪
BERT上的动态量化
在PyTorch中使用Eager模式进行静态量化
并行和分布式培训
PyTorch提供了可以提高研究和生产性能的功能 ， 例如对集体操作的异步执行的本机支持以及可从Python和C++访问的对等通信 。 本节包括有关并行和分布式培训的教程：
单机模型并行最佳实践
分布式数据并行入门
分布式RPC框架入门
使用分布式RPC框架实现参数服务器
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