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这是什么？
这是中文书籍《深度学习框架 PyTorch：入门与实践》的配套代码仓库，内容涵盖 PyTorch 基础，以及看图说话（neural talk）、诗歌创作、动漫人脸生成和风格迁移等有趣的项目。
这是中文书籍《深度学习框架 PyTorch：入门与实践》的配套代码仓库，内容涵盖 PyTorch 基础，以及看图说话（neural talk）、诗歌创作、动漫人脸生成和风格迁移等有趣的项目。这是独立教程，还是必须配合书一起用？你不需要购买这本书：仓库中包含了书中超过 60% 的文字和超过 90% 的代码，尤其是前面的入门章节几乎全部涵盖。
你不需要购买这本书：仓库中包含了书中超过 60% 的文字和超过 90% 的代码，尤其是前面的入门章节几乎全部涵盖。我该怎么开始？请先按照官网说明为你的系统安装 PyTorch，然后克隆本仓库并打开 notebook 文件。
请先按照官网说明为你的系统安装 PyTorch，然后克隆本仓库并打开 notebook 文件。这份代码适配哪个 PyTorch 版本？代码主要在 Python 3 和 PyTorch 1.6 至 1.8 上测试过；Python 2 以及更新的 PyTorch 版本尚未测试。
代码主要在 Python 3 和 PyTorch 1.6 至 1.8 上测试过；Python 2 以及更新的 PyTorch 版本尚未测试。notebook 里的讲解都打磨好了吗？部分 Markdown 文字是书稿的早期草稿，与书中内容约 80% 一致，因此可能存在措辞生硬或小错误，作者正在逐步修正。
部分 Markdown 文字是书稿的早期草稿，与书中内容约 80% 一致，因此可能存在措辞生硬或小错误，作者正在逐步修正。内容是怎样组织的？内容分为三个部分：PyTorch 基础用法（第 2-5 章：Tensor、autograd、nn、数据与可视化工具）、进阶主题（第 6-8 章：向量化、分布式训练、CUDA 扩展），以及实战应用（第 9-13 章：图像分类、GAN 动漫人脸生成、基于 Transformer/CharRNN 的诗歌创作、风格迁移，以及 CenterNet 目标检测）。
内容分为三个部分：PyTorch 基础用法（第 2-5 章：Tensor、autograd、nn、数据与可视化工具）、进阶主题（第 6-8 章：向量化、分布式训练、CUDA 扩展），以及实战应用（第 9-13 章：图像分类、GAN 动漫人脸生成、基于 Transformer/CharRNN 的诗歌创作、风格迁移，以及 CenterNet 目标检测）。我能用它写诗或生成动漫人脸吗？可以。第 11 章实现了基于 Transformer/CharRNN 的模型，用于创作中国古典诗词（包括藏头诗）；第 10 章则从零搭建了一个 GAN，用于生成风格各异的动漫头像人脸。
可以。第 11 章实现了基于 Transformer/CharRNN 的模型，用于创作中国古典诗词（包括藏头诗）；第 10 章则从零搭建了一个 GAN，用于生成风格各异的动漫头像人脸。演示项目有提供预训练模型吗？有。对于实战应用章节，仓库提供了完整的实现代码以及预训练模型，读者可以直接测试演示效果。
有。对于实战应用章节，仓库提供了完整的实现代码以及预训练模型，读者可以直接测试演示效果。材料是中文还是英文的？notebook 和配套文字均为中文，与其所基于的中文书籍保持一致。
notebook 和配套文字均为中文，与其所基于的中文书籍保持一致。What are similar projects?DeepLearning, pytorch-handbook, TensorFlow-Examples, deeplearning-models, fastbook, autumn-recruitment, PyTorch-GAN, CV
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