파이토치(PyTorch) 튜토리얼에 오신 것을 환영합니다

PyTorch를 어떻게 사용하는지 알고 싶다면 시작하기(Getting Started) 튜토리얼부터 시작해보세요. 파이토치(PyTorch)로 딥러닝하기: 60분만에 끝장내기 가 가장 일반적인 출발점으로, 심층 신경망(deep neural network)을 구축할 때 PyTorch를 어떻게 사용하는지에 대한 전반적인 내용을 기본부터 제공합니다.

(역자 주: 한국어 번역에 대한 오타나 오역을 발견하시면 번역 저장소 에 이슈 또는 PR 을 남겨주세요.)

Some considerations:

• We’ve added a new feature to tutorials that allows users to open the notebook associated with a tutorial in Google Colab. Visit this page for more information.

• If you would like to do the tutorials interactively via IPython / Jupyter, each tutorial has a download link for a Jupyter Notebook and Python source code.

• Additional high-quality examples are available, including image classification, unsupervised learning, reinforcement learning, machine translation, and many other applications, in PyTorch Examples.

• You can find reference documentation for the PyTorch API and layers in PyTorch Docs or via inline help.

• If you would like the tutorials section improved, please open a github issue here with your feedback.

• Check out our PyTorch Cheat Sheet for additional useful information.

• Finally, here’s a link to the PyTorch Release Notes

시작하기 (Getting Started)

파이토치(PyTorch)로 딥러닝하기: 60분만에 끝장내기

사용자 정의 Dataset, Dataloader, Transforms 작성하기

Visualizing Models, Data, and Training with TensorBoard

이미지 (Image)

TorchVision 객체 검출 미세조정(Finetuning) 튜토리얼

컴퓨터 비전(Vision)을 위한 전이학습(Transfer Learning)

공간 변형기 네트워크(Spatial Transformer Networks) 튜토리얼

PyTorch를 이용한 신경망-변환(Neural-Transfer)

Adversarial Example Generation

DCGAN Tutorial

Named Tensor (experimental)

(experimental) Introduction to Named Tensors in PyTorch

오디오 (Audio)

torchaudio 튜토리얼

텍스트 (Text)

기초부터 시작하는 NLP: 문자-단위 RNN으로 이름 분류하기

기초부터 시작하는 NLP: 문자-단위 RNN으로 이름 생성하기

기초부터 시작하는 NLP: Sequence to Sequence 네트워크와 Attention을 이용한 번역

Text Classification with TorchText

Language Translation with TorchText

Sequence-to-Sequence Modeling with nn.Transformer and TorchText

강화 학습 (Reinforcement Learning)

강화 학습 (DQN) 튜토리얼

PyTorch 모델을 운영환경(Production)에 배포하기

Deploying PyTorch in Python via a REST API with Flask

TorchScript 소개

Loading a TorchScript Model in C++

(optional) Exporting a Model from PyTorch to ONNX and Running it using ONNX Runtime

병렬 & 분산 학습 (Parallel and Distributed Training)

Model Parallel Best Practices

Getting Started with Distributed Data Parallel

PyTorch로 분산 어플리케이션 개발하기

(advanced) PyTorch 1.0 Distributed Trainer with Amazon AWS

PyTorch 확장하기

Extending TorchScript with Custom C++ Operators

Creating Extensions Using numpy and scipy

Custom C++ and CUDA Extensions

Quantization (experimental)

(experimental) Dynamic Quantization on an LSTM Word Language Model

(experimental) Static Quantization with Eager Mode in PyTorch

다른 언어에서의 PyTorch (PyTorch in Other Languages)

Using the PyTorch C++ Frontend

PyTorch Fundamentals In-Depth

예제로 배우는 파이토치(PyTorch)

What is torch.nn really?