PyTorch官方教程大更新：增加標簽索引，更加新手友好
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PyTorch官方教程，現已大幅更新：
提供標簽索引，增加主題分類，更加新手友好。
不必再面對一整頁教學文章茫然無措，可以想學哪里就精準點哪里了。
網友們紛紛表示：更新得太及時了。
標簽索引：哪里不會點哪里
如果你是PyTorch 24K純萌新，PyTorch官方一如既往地向你推薦他們最受歡迎的教程之一：60分鐘入門PyTorch（Start 60-min blitz）。
并且這一次，有了更顯眼的入口，保證你絕對不會錯過。
而這一次更新的重點，在于快速標簽索引。
不再是簡單粗暴的CV、NLP、RL這樣的分類，而是對教程的主題進行了更細致的劃分。
并且，你可以通過選擇標簽，來精準地找到你想要的教程。
比如，你想看看計算機視覺相關的模型優化教程，選中「Image/Video」、「Model Optimization」這兩個標簽，就能快速篩選出對應的教學內容。
具體的PyTorch示例、PyTorch中常用API、元素的備忘錄，以及教程的GitHub鏈接，則作為附加資源，單獨列在教程板塊之后，很容易找到。
當然，除了交互體驗上的更新，教程內容方面，PyTorch官方也增加了新的「食用指南」，比如：
- PyTorch數據加載（LOADING DATA IN PYTORCH）
- CAPTUM的模型可解釋性（MODEL INTERPRETABILITY USING CAPTUM）
- 如何在PyTorch中使用Tensorboard（HOW TO USE TENSORBOARD WITH PYTORCH）
完整資源清單
最后，總結一下PyTorch官方教程都包括哪些方面的內容。
- PyTorch入門教程：60分鐘閃電戰
- 圖像/視頻篇（CV）
TorchVision目標檢測微調教程
計算機視覺遷移學習教程
對抗示例生成
DCGAN教程
- 音頻篇
torchaudio教程
- 文本篇（NLP）
用nn.Transformer和TorchText實現 Sequence2Sequence 建模
從零開始NLP：使用字符級 RNN 進行名字分類
從零開始NLP：使用字符級 RNN 生成名字
從零開始NLP：使用 Sequence2Sequence 網絡和注意力進行翻譯
使用TorchText實現文本分類
使用TorchText實現語言翻譯
- 強化學習
強化學習教程
- 在生產環境中部署PyTorch模型
使用Flask來部署PyTorch模型
TorchScript簡介
在C++中加載TorchScript模型
將模型從PyTorch中導出到ONNX，并使用ONNX RUNTIME運行
- 前端API
PyTorch中的命名張量簡介
通道在Pytorch中的最終存儲格式
使用PyTorch C++前端
自定義C++和CUDA擴展
使用自定義C++運算符擴展TorchScript
使用自定義C++類擴展TorchScript
C ++前端中的Autograd
- 模型優化
剪枝教程
LSTM Word語言模型上的動態量化
BERT上的動態量化
在PyTorch中使用Eager模式進行靜態量化
計算機視覺的量化遷移學習教程
- 并行和分布式訓練
單機模型并行最佳實踐
分布式數據并行入門
用PyTorch編寫分布式應用程序
分布式RPC框架入門
（進階）Amazon AWS的PyTorch 1.0分布式訓練
使用分布式RPC框架實現參數服務器
傳送門
PyTorch官方教程：https://pytorch.org/tutorials/
