PyTorch implementation of DeepLabV3, trained on the Cityscapes dataset.
:computer:深度学习实战：手写数字识别、Discuz验证码识别、垃圾分类、语义分割
目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有 TensorFlow 、PyTorch、Keras等。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。其中，PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架，当前开源的框架中，没有哪一个框架能够在灵活性、易用性、速度这三个方面有两个能同时超过PyTorch。 本文档的定位是 PyTorch 入门教程，主要针对想要学习PyTorch的学生群体或者深度学习爱好者。通过教程的学习，能够实现零基础想要了解和学习深度学习，降低自学的难度，快速学习PyTorch。 官方教程包含了 PyTorch 介绍，安装教程；60分钟快速入门教程，可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型；计算机视觉常用模型，方便基于自己的数据进行调整，不再需要从头开始写；自然语言处理模型，聊天机器人，文本生成等生动有趣的项目。 总而言之： 如果你想了解一下 PyTorch，可以看介绍部分。 如果你想快速入门 PyTorch，可以看60分钟快速入门。 如果你想解决计算机视觉问题，可以看计算机视觉部分。
