參與方式：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整體進(jìn)度：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/issues/274

項目倉庫：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh

貢獻(xiàn)指南

請您勇敢地去翻譯和改進(jìn)翻譯。雖然我們追求卓越，但我們并不要求您做到十全十美，因此請不要擔(dān)心因為翻譯上犯錯——在大部分情況下，我們的服務(wù)器已經(jīng)記錄所有的翻譯，因此您不必?fù)?dān)心會因為您的失誤遭到無法挽回的破壞。（改編自維基百科）

可能有用的鏈接：

• 1.0 英文文檔
• 1.0 英文教程
• 0.3 中文教程 & 文檔
• 0.4 中文文檔

負(fù)責(zé)人：

• 飛龍：562826179
• 片刻：529815144
• 咸魚：1034616238

章節(jié)列表

• Getting Started
  • Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
    • What is PyTorch?
    • Autograd: Automatic Differentiation
    • Neural Networks
    • Training a Classifier
    • Optional: Data Parallelism
  • Data Loading and Processing Tutorial
  • Learning PyTorch with Examples
  • Transfer Learning Tutorial
  • Deploying a Seq2Seq Model with the Hybrid Frontend
  • Saving and Loading Models
  • What is <cite>torch.nn</cite> really?
• Image
  • Finetuning Torchvision Models
  • Spatial Transformer Networks Tutorial
  • Neural Transfer Using PyTorch
  • Adversarial Example Generation
  • Transfering a Model from PyTorch to Caffe2 and Mobile using ONNX
• Text
  • Chatbot Tutorial
  • Generating Names with a Character-Level RNN
  • Classifying Names with a Character-Level RNN
  • Deep Learning for NLP with Pytorch
    • Introduction to PyTorch
    • Deep Learning with PyTorch
    • Word Embeddings: Encoding Lexical Semantics
    • Sequence Models and Long-Short Term Memory Networks
    • Advanced: Making Dynamic Decisions and the Bi-LSTM CRF
  • Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention
• Generative
  • DCGAN Tutorial
• Reinforcement Learning
  • Reinforcement Learning (DQN) Tutorial
• Extending PyTorch
  • Creating Extensions Using numpy and scipy
  • Custom C++ and CUDA Extensions
  • Extending TorchScript with Custom C++ Operators
• Production Usage
  • Writing Distributed Applications with PyTorch
  • PyTorch 1.0 Distributed Trainer with Amazon AWS
  • ONNX Live Tutorial
  • Loading a PyTorch Model in C++
• PyTorch in Other Languages
  • Using the PyTorch C++ Frontend

流程

一、認(rèn)領(lǐng)

首先查看整體進(jìn)度，確認(rèn)沒有人認(rèn)領(lǐng)了你想認(rèn)領(lǐng)的章節(jié)。

然后回復(fù) ISSUE，注明“章節(jié) + QQ 號”（一定要留 QQ）。

二、翻譯

可以合理利用翻譯引擎（例如谷歌），但一定要把它變得可讀！

可以參照之前版本的中文文檔，如果有用的話。

如果遇到格式問題，請隨手把它改正。

三、提交

• fork Github 項目
• 將譯文放在docs/1.0文件夾下
• push
• pull request

請見 Github 入門指南。