欢迎访问PyTorch实战项目合集！这里为开发者整理了多个可直接运行的实践案例，涵盖计算机视觉、自然语言处理、强化学习等方向。通过这些项目，你可以快速掌握PyTorch的实际应用技巧。
📚 核心项目分类
图像处理
- 图像分类：使用MNIST或CIFAR-10数据集训练CNN模型
- 目标检测：基于YOLOv5的实时物体识别系统
- 图像生成：通过GAN创建艺术风格迁移工具
自然语言处理
- 文本生成：基于RNN的诗歌创作模型
- 情感分析：使用BERT进行评论情绪判断
- 机器翻译：搭建Transformer中文-英文翻译器
强化学习
- 游戏AI：训练Agent在CartPole环境中平衡小车
- 自动驾驶：基于DQN的路径规划模拟
- 多智能体协作：实现合作捕猎的强化学习场景
🧠 学习建议
- 从基础项目开始，逐步提升难度
- 完成每个项目后可前往 /PyTorch_Tutorials/Advanced_Techniques 深入学习优化策略
- 建议搭配 PyTorch官方文档 查阅API细节
🌐 项目扩展
如需了解更多实战项目，可访问：
PyTorch官方教程
GitHub开源项目库