PyTorchチュートリアル（日本語翻訳版）

本サイトの概要

[1] 本サイトでは、「PyTorch 公式チュートリアル（英語版 version 1.7.0）」を日本語に翻訳してお届けします。

[2] 公式チュートリアルは、①解説ページ、②解説ページと同じ内容のGoogle Colaboratoryファイル、の2つから構成されています。
両者は基本的には同じ内容です。本サイトでは 「Gooogle Colaboratoryファイル」で、チュートリアルの日本語訳を用意しております(未完成分は順次公開いたします)。

[3] 本サイトのチュートリアルの閲覧および実行は、Google Colaboratory環境を前提とします。
（本サイトのライセンスはこちらとなります）

[4] 本サイトに掲載している、日本語チュートリアルをまとめて配置したGitHubはこちらとなります。

1. PyTorch入門(Learning PyTorch)

[1] PyTorch60分講座: PyTorchとは？（DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ：WHAT IS PYTORCH?）日本語解説へ

[2] PyTorch60分講座: Autograd（自動微分）（AUTOGRAD: AUTOMATIC DIFFERENTIATION）日本語解説へ

[3] PyTorch60分講座: ニューラルネットワーク入門（NEURAL NETWORKS）日本語解説へ

[4] PyTorch60分講座: クラス分類モデルの訓練方法（TRAINING A CLASSIFIER）日本語解説へ

[5] 例題を用いた、PyTorchの各要素の解説（LEARNING PYTORCH WITH EXAMPLES）日本語解説へ

[6] torch.nnの解説（WHAT IS TORCH.NN REALLY?）日本語解説へ

[7] TensorBoardを用いたモデル、データと訓練の可視化（VISUALIZING MODELS, DATA, AND TRAINING WITH TENSORBOARD）日本語解説へ

2. 画像処理と動画(Image/Video)

[1] 画像分類タスクに対する転移学習の方法（TRANSFER LEARNING FOR COMPUTER VISION TUTORIAL）日本語解説へ

[2] Torchvisionを利用した物体検出のファインチューニング手法（TORCHVISION OBJECT DETECTION FINETUNING TUTORIAL）日本語解説へ

[3] 敵対的サンプル（adversarial examples）の生成（ADVERSARIAL EXAMPLE GENERATION）日本語解説へ

[4] DCGANの実装チュートリアル（DCGAN TUTORIAL）日本語解説へ

3. 自然言語処理(Text)

[1] TransformerとTorchTextを用いたsequence-to-sequenceモデルの学習（SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELING WITH NN.TRANSFORMER AND TORCHTEXT）日本語解説へ

[2] 文字単位RNNによる名前（苗字）の分類（NLP FROM SCRATCH: CLASSIFYING NAMES WITH A CHARACTER-LEVEL RNN）日本語解説へ

[3] 文字単位RNNによる名前（苗字）の生成（NLP FROM SCRATCH: GENERATING NAMES WITH A CHARACTER-LEVEL RNN）日本語解説へ

[4] sequence to sequenceとアテンションによる翻訳モデル（NLP FROM SCRATCH: TRANSLATION WITH A SEQUENCE TO SEQUENCE NETWORK AND ATTENTION）日本語解説へ

[5] TorchTextを使用したテキスト分類（TEXT CLASSIFICATION WITH TORCHTEXT）日本語解説へ

[6] TorchTextを使用した言語翻訳（LANGUAGE TRANSLATION WITH TORCHTEXT）日本語解説へ

4. 深層強化学習(Reinforcement Learning)

[1] 強化学習（DQN）チュートリアル（REINFORCEMENT LEARNING (DQN) TUTORIAL）日本語解説へ

[2] 強化学習を用いたマリオの訓練（TRAIN A MARIO-PLAYING RL AGENT）日本語解説へ

[3] 強化学習チートシート（RL CHEAT SHEET）日本語解説へ

5. PyTorchモデルのデプロイメント手法(Deploying PyTorch Models in Production)

[1] FlaskのREST APIとしてデプロイする方法（Python環境）（DEPLOYING PYTORCH IN PYTHON VIA A REST API WITH FLASK）日本語解説へ

[2] TorchScript入門（INTRODUCTION TO TORCHSCRIPT）日本語解説へ

[3] C++でのTorchScriptモデルのロード手法（LOADING A TORCHSCRIPT MODEL IN C++）日本語解説へ

[4] PyTorchモデルのONNXへの変換とONNXランタイムでの実行((OPTIONAL) EXPORTING A MODEL FROM PYTORCH TO ONNX AND RUNNING IT USING ONNX RUNTIME) 日本語解説へ

6. 並列分散型の訓練手法(Parallel and Distributed Training)

[1] PyTorch Distributedの概要（PYTORCH DISTRIBUTED OVERVIEW）日本語解説へ

[2] シングルマシン環境におけるモデル並列訓練（SINGLE-MACHINE MODEL PARALLEL BEST PRACTICES）日本語解説へ

[3] 分散データ並列訓練入門（GETTING STARTED WITH DISTRIBUTED DATA PARALLEL）日本語解説へ

[4] PyTorchで実装する分散アプリケーション（WRITING DISTRIBUTED APPLICATIONS WITH PYTORCH）日本語解説へ

[5] 分散RPCフレームワーク入門（GETTING STARTED WITH DISTRIBUTED RPC FRAMEWORK）日本語解説へ

[6] 分散RPCフレームワークを用いたパラメーターサーバーの実装（IMPLEMENTING A PARAMETER SERVER USING DISTRIBUTED RPC FRAMEWORK）日本語解説へ

[7] RPCを用いた分散パイプライン並列化（DISTRIBUTED PIPELINE PARALLELISM USING RPC）日本語解説へ

[8] 非同期実行を用いたバッチRPC処理の実装（IMPLEMENTING BATCH RPC PROCESSING USING ASYNCHRONOUS EXECUTIONS）日本語解説へ

[9] 分散データ並列と分散RPCフレームワークの連携（COMBINING DISTRIBUTED DATAPARALLEL WITH DISTRIBUTED RPC FRAMEWORK）日本語解説へ

7. 音声データ(Audio)

[・] 現在作成中、少々お待ちください

8. モデル最適化(Model Optimization)

[・] 現在作成中、少々お待ちください

9. PyTorchのフロントエンド利用(Frontend APIs)

[・] 現在作成中、少々お待ちください