Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
PyTorch is extremely powerful and yet easy to learn. It provides advanced features, such as supporting multiprocessor, distributed, and parallel computation. This book is an excellent entry point for those wanting to explore deep learning with PyTorch to harness its power.
This book will introduce you to the PyTorch deep learning library and teach you how to train deep learning models without any hassle. We will set up the deep learning environment using PyTorch, and then train and deploy different types of deep learning models, such as CNN, RNN, and autoencoders.
You will learn how to optimize models by tuning hyperparameters and how to use PyTorch in multiprocessor and distributed environments. We will discuss long short-term memory network (LSTMs) and build a language model to predict text.
By the end of this book, you will be familiar with PyTorch's capabilities and be able to utilize the library to train your neural networks with relative ease.
作者简介
David Julian is a freelance technology consultant and educator. He has worked as a consultant for government, private, and community organizations on a variety of projects, including using machine learning to detect insect outbreaks in controlled agricultural environments (Urban Ecological Systems Ltd., Bluesmart Farms), designing and implementing event management data systems (Sustainable Industry Expo, Lismore City Council), and designing multimedia interactive installations (Adelaide University). He has also written Designing Machine Learning Systems With Python for Packt Publishing and was a technical reviewer for Python Machine Learning and Hands-On Data Structures and Algorithms with Python - Second Edition, published by Packt.
目录信息
1: INTRODUCTION TO PYTORCH
2: DEEP LEARNING FUNDAMENTALS
3: COMPUTATIONAL GRAPHS AND LINEAR MODELS
4: CONVOLUTIONAL NETWORKS
5: OTHER NN ARCHITECTURES
6: GETTING THE MOST OUT OF PYTORCH
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读后感
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用户评价
我是一个半路出家的程序员，之前的工作主要集中在后端开发，对于机器学习和深度学习领域一直心存向往，但又觉得入门门槛较高。这本书《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》的出现，极大地降低了我进入这个领域的难度。《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》的语言风格十分亲切，没有太多生涩的学术术语，而是用一种更加平易近人的方式来解释复杂的概念。它不仅教我如何使用PyTorch，更重要的是，它让我理解了深度学习的“为什么”。例如，在讲解反向传播算法时，它通过一个简单的神经网络例子，将数学原理可视化，让我恍然大悟。
评分我是一名在传统行业工作的技术人员，希望通过学习深度学习来提升自己的业务能力，尤其是在数据分析和模式识别方面。《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》这本书的“Quick Start Guide”定位非常准确，它能够帮助我快速建立起对深度学习的整体认知，并掌握使用PyTorch进行实际操作的关键技能。我非常欣赏它在介绍迁移学习时，提供了预训练模型的加载和微调方法，这对于我这种数据量有限的个人学习者来说，意义重大。它让我能够站在巨人的肩膀上，快速实现一些复杂的功能。
评分我对深度学习技术一直保持着高度的关注，尤其是它在计算机视觉领域的应用。《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》这本书为我提供了一个非常好的平台来深入了解PyTorch在这一领域的强大能力。《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》在内容编排上，从基础的图像处理库（如Pillow、OpenCV）的集成，到卷积神经网络（CNN）的构建，再到数据增强技术的应用，都进行了细致的讲解。我尤其欣赏它在介绍数据增强时，提供了多种实用的方法，如随机裁剪、翻转、色彩抖动等，这些技术对于提升模型的泛化能力至关重要。
评分在我看来，一本好的入门书籍，最重要的就是能够激发读者的学习兴趣，并让他们能够顺利地完成第一个深度学习项目。《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》这本书在这方面做得非常出色。《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》的设计理念非常注重读者的体验，它为读者提供了一个完整且可运行的项目，让读者在学习过程中能够立即看到成果，这极大地增强了学习的动力。书中的代码结构清晰，注释详细，即使是对PyTorch完全陌生的读者，也能轻松地跟着代码进行操作，并取得初步的成功。
评分我是一名在校学生，正在攻读计算机科学专业，对于深度学习这一热门方向非常感兴趣。在老师的推荐下，我选择了《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》作为我的学习材料。《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》这本书给我最直观的感受是它的实用性。书中提供了大量的代码片段和完整的项目示例，涵盖了从数据加载、模型定义到训练和评估的完整流程。我特别喜欢它在讲解模型评估时，不仅介绍了准确率，还涵盖了精确率、召回率、F1分数等多种评价指标，并详细说明了它们在不同场景下的适用性。这对于我撰写课程论文和参与科研项目非常有帮助。
评分在学习深度学习的过程中，选择一个好的框架至关重要，而PyTorch凭借其灵活性和易用性，在我看来已经成为了首选。这本《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》正好满足了我对PyTorch学习的需求。它不仅仅是一本关于PyTorch的教程，更是一本关于如何用PyTorch进行深度学习实践的指南。书中对于张量的操作、自动求导机制的讲解，让我对PyTorch的底层逻辑有了更深刻的认识。我尤其欣赏它在讲解模型构建时，使用了非常贴近实际应用的例子，比如图像分类和文本生成，这些都是目前深度学习领域非常热门的应用方向。通过跟随书中的代码示例，我能够亲手构建和训练模型，这比单纯地阅读理论知识要有效得多。
评分我是一名对人工智能充满热情的业余爱好者，一直想找一本能够让我从零开始掌握深度学习技术的书。《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》这本书完全满足了我的需求。《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》的语言风格非常友好，它没有假设读者具备深厚的数学背景，而是循序渐进地引导读者理解各种概念。我最喜欢的部分是它对神经网络训练过程的详细剖析，从前向传播到反向传播，再到梯度下降的每一步都进行了清晰的解释，并且通过图示来辅助理解。
评分这本书的书名是《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》，我最近刚好入手了这本书，并且已经读了一段时间了。坦白说，在开始阅读之前，我对“Quick Start Guide”这个名字抱有一些期待，同时也略微有些担心，毕竟“快速入门”往往意味着内容的深度会受到一定的限制。然而，这本书在整体上给我带来了很多惊喜。它并没有因为“快速入门”而牺牲掉必要的理论基础，而是巧妙地将核心概念与实际操作相结合。从搭建环境、数据预处理，到构建神经网络模型、进行训练和评估，每一步都讲解得相当清晰。我特别喜欢它在介绍损失函数和优化器时，不仅给出了代码实现，还配以通俗易懂的类比，这对于我这种初学者来说，极大地降低了理解门槛。
评分作为一名对深度学习充满好奇但又缺乏实践经验的学习者，我一直在寻找一本能够真正带领我入门的 PyTorch 实践指南。《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》这本书正好填补了我的这个空白。《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》的作者在组织内容上非常有条理，从最基础的Python和NumPy知识回顾，到PyTorch的核心组件介绍，再到实际的模型构建和训练，层层递进，逻辑清晰。我最喜欢的部分是它对“torch.nn”模块的详细阐述，各种层（如卷积层、循环层）的介绍都非常到位，并且提供了丰富的代码示例，让我能够快速理解不同层的用途和参数设置。
评分在接触深度学习之前，我尝试过阅读一些理论性较强的书籍，但往往因为概念过于抽象而难以深入。《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》这本书的出现，彻底改变了我的学习体验。《Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide》的优点在于它将理论与实践完美地融合在一起。书中不仅仅是简单的代码堆砌，而是深入浅出地解释了每个代码片段背后的原理。例如，在讲解模型保存和加载时，它不仅给出了代码，还解释了为什么需要保存模型，以及如何进行有效地管理。这种“知其所以然”的学习方式，让我受益匪浅。
评分Pytorch 1.0 之后确实很方便。
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