Python深度學習：基於PyTorch pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026
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具體描述
這是一本基於最新的Python和PyTorch版本的深度學習著作，旨在幫助讀者低門檻進入深度學習領域，輕鬆速掌握深度學習的理論知識和實踐方法，快速實現從入門到進階的轉變。
本書是多位人工智能技術專傢和大數據技術專傢多年工作經驗的結晶，從工具使用、技術原理、算法設計、案例實現等多個維度對深度學習進行瞭係統的講解。內容選擇上，廣泛涉獵、重點突齣、注重實戰；內容安排上，實例切入、由淺入深、循序漸進；錶達形式上，深度抽象、化繁為簡、用圖說話。
本書共16章，分為三部分：
第一部分（第1~4章） PyTorch基礎
首先講解瞭機器學習和數據科學中必然會用到的工具Numpy的使用，然後從多個角度講解瞭Pytorch的必備基礎知識，最後詳細講解瞭Pytorch的神經網絡工具箱和數據處理工具箱。
第二部分（第5~8章） 深度學習基礎
這部分從技術原理、算法設計、實踐技巧等維度講解瞭機器學習和深度學習的經典理理論、算法以及提升深度學習模型性能的多種技巧，涵蓋視覺處理、NLP和生成式深度學習等主題。
第三部分（第9~16章） 深度學習實踐
這部分從工程實踐的角度講解瞭深度學習的工程方法和在一些熱門領域的實踐方案，具體包括人臉識彆、圖像修復、圖像增強、風格遷移、中英文互譯、生成式對抗網絡、對抗攻擊、強化學習、深度強化學習等內容。
作者簡介
★吳茂貴
資深大數據和人工智能技術專傢，就職於中國外匯交易中心，在BI、數據挖掘與分析、數據倉庫、機器學習等領域工作超過20年。在基於Spark、TensorFlow、PyTorch、Keras等的機器學習和深度學習方麵有大量的工程實踐實踐。著有《Python深度學習：基於TensorFlow》《深度實踐Spark機器學習》《自己動手做大數據係統》等著作。
★鬱明敏
資深商業分析師，從事互聯網金融算法研究工作，專注於大數據、機器學習以及數據可視化的相關領域，擅長 Python、Hadoop、Spark 等技術，擁有豐富的實戰經驗。曾獲“江蘇省TI杯大學生電子競技大賽”二等奬和“華為杯全國大學生數學建模大賽”二等奬。
★楊本法
高級算法工程師，在流程優化、數據分析、數據挖掘等領域有10餘年實戰經驗，熟悉Hadoop和Spark技術棧。有大量工程實踐經驗，做過的項目包括：推薦係統、銷售預測係統、輿情監控係統、揀貨係統、報錶可視化、配送路綫優化係統等。
★李濤
資深AI技術工程師，對PyTorch、Caffe、TensorFlow等深度學習框架以及計算機視覺技術有深刻的理解和豐富的實踐經驗，曾經參與和主導過服務機器人、無人售後店、搜索排序等多個人工智能相關的項目。
★張粵磊
資深大數據技術專傢，飛榖雲創始人，有10餘年一綫數據數據挖掘與分析實戰經驗。先後在谘詢、金融、互聯網行業擔任大數據平颱的技術負責人或架構師。
目錄資訊
前言
第一部分 PyTorch基礎
第1章 Numpy基礎2
1.1 生成Numpy數組3
1.1.1 從已有數據中創建數組3
1.1.2 利用random模塊生成數組4
1.1.3 創建特定形狀的多維數組5
1.1.4 利用arange、linspace函數生成數組6
1.2 獲取元素7
1.3 Numpy的算術運算9
1.3.1 對應元素相乘9
1.3.2 點積運算10
1.4 數組變形11
1.4.1 更改數組的形狀11
1.4.2 閤並數組14
1.5 批量處理16
1.6 通用函數17
1.7 廣播機製19
1.8 小結20
第2章 PyTorch基礎21
2.1 為何選擇PyTorch？21
2.2 安裝配置22
2.2.1 安裝CPU版PyTorch22
2.2.2 安裝GPU版PyTorch24
2.3 Jupyter Notebook環境配置26
2.4 Numpy與Tensor28
2.4.1 Tensor概述28
2.4.2 創建Tensor28
2.4.3 修改Tensor形狀30
2.4.4 索引操作31
2.4.5 廣播機製32
2.4.6 逐元素操作32
2.4.7 歸並操作33
2.4.8 比較操作34
2.4.9 矩陣操作35
2.4.10 PyTorch與Numpy比較35
2.5 Tensor與Autograd36
2.5.1 自動求導要點36
2.5.2 計算圖37
2.5.3 標量反嚮傳播38
2.5.4 非標量反嚮傳播39
2.6 使用Numpy實現機器學習41
2.7 使用Tensor及Antograd實現機器學習44
2.8 使用TensorFlow架構46
2.9 小結48
第3章 PyTorch神經網絡工具箱49
3.1 神經網絡核心組件49
3.2 實現神經網絡實例50
3.2.1 背景說明51
3.2.2 準備數據52
3.2.3 可視化源數據53
3.2.4 構建模型53
3.2.5 訓練模型54
3.3 如何構建神經網絡？56
3.3.1 構建網絡層56
3.3.2 前嚮傳播57
3.3.3 反嚮傳播57
3.3.4 訓練模型58
3.4 神經網絡工具箱nn58
3.4.1 nn.Module58
3.4.2 nn.functional58
3.5 優化器59
3.6 動態修改學習率參數60
3.7 優化器比較60
3.8 小結62
第4章 PyTorch數據處理工具箱63
4.1 數據處理工具箱概述63
4.2 utils.data簡介64
4.3 torchvision簡介66
4.3.1 transforms67
4.3.2 ImageFolder67
4.4 可視化工具69
4.4.1 tensorboardX簡介69
4.4.2 用tensorboardX可視化神經網絡71
4.4.3 用tensorboardX可視化損失值72
4.4.4 用tensorboardX可視化特徵圖73
4.5 本章小結74
第二部分 深度學習基礎
第5章 機器學習基礎76
5.1 機器學習的基本任務76
5.1.1 監督學習77
5.1.2 無監督學習77
5.1.3 半監督學習78
5.1.4 強化學習78
5.2 機器學習一般流程78
5.2.1 明確目標79
5.2.2 收集數據79
5.2.3 數據探索與預處理79
5.2.4 選擇模型及損失函數80
5.2.5 評估及優化模型81
5.3 過擬閤與欠擬閤81
5.3.1 權重正則化82
5.3.2 Dropout正則化83
5.3.3 批量正則化86
5.3.4 權重初始化88
5.4 選擇閤適激活函數89
5.5 選擇閤適的損失函數90
5.6 選擇閤適優化器92
5.6.1 傳統梯度優化的不足93
5.6.2 動量算法94
5.6.3 AdaGrad算法96
5.6.4 RMSProp算法97
5.6.5 Adam算法98
5.7 GPU加速99
5.7.1 單GPU加速100
5.7.2 多GPU加速101
5.7.3 使用GPU注意事項104
5.8 本章小結104
第6章 視覺處理基礎105
6.1 捲積神經網絡簡介105
6.2 捲積層107
6.2.1 捲積核108
6.2.2 步幅109
6.2.3 填充111
6.2.4 多通道上的捲積111
6.2.5 激活函數113
6.2.6 捲積函數113
6.2.7 轉置捲積114
6.3 池化層115
6.3.1 局部池化116
6.3.2 全局池化117
6.4 現代經典網絡119
6.4.1 LeNet-5模型119
6.4.2 AlexNet模型120
6.4.3 VGG模型121
6.4.4 GoogleNet模型122
6.4.5 ResNet模型123
6.4.6 膠囊網絡簡介124
6.5 PyTorch實現CIFAR-10多分類125
6.5.1 數據集說明125
6.5.2 加載數據125
6.5.3 構建網絡127
6.5.4 訓練模型128
6.5.5 測試模型129
6.5.6 采用全局平均池化130
6.5.7 像Keras一樣顯示各層參數131
6.6 模型集成提升性能133
6.6.1 使用模型134
6.6.2 集成方法134
6.6.3 集成效果135
6.7 使用現代經典模型提升性能136
6.8 本章小結137
第7章 自然語言處理基礎138
7.1 循環神經網絡基本結構138
7.2 前嚮傳播與隨時間反嚮傳播140
7.3 循環神經網絡變種143
7.3.1 LSTM144
7.3.2 GRU145
7.3.3 Bi-RNN146
7.4 循環神經網絡的PyTorch實現146
7.4.1 RNN實現147
7.4.2 LSTM實現149
7.4.3 GRU實現151
7.5 文本數據處理152
7.6 詞嵌入153
7.6.1 Word2Vec原理154
7.6.2 CBOW模型155
7.6.3 Skip-Gram模型155
7.7 PyTorch實現詞性判彆156
7.7.1 詞性判彆主要步驟156
7.7.2 數據預處理157
7.7.3 構建網絡157
7.7.4 訓練網絡158
7.7.5 測試模型160
7.8 用LSTM預測股票行情160
7.8.1 導入數據160
7.8.2 數據概覽161
7.8.3 預處理數據162
7.8.4 定義模型163
7.8.5 訓練模型163
7.8.6 測試模型164
7.9 循環神經網絡應用場景165
7.10 小結166
第8章 生成式深度學習167
8.1 用變分自編碼器生成圖像167
8.1.1 自編碼器168
8.1.2 變分自編碼器168
8.1.3 用變分自編碼器生成圖像169
8.2 GAN簡介173
8.2.1 GAN架構173
8.2.2 GAN的損失函數174
8.3 用GAN生成圖像175
8.3.1 判彆器175
8.3.2 生成器175
8.3.3 訓練模型175
8.3.4 可視化結果177
8.4 VAE與GAN的優缺點178
8.5 ConditionGAN179
8.5.1 CGAN的架構179
8.5.2 CGAN生成器180
8.5.3 CGAN判彆器180
8.5.4 CGAN損失函數181
8.5.5 CGAN可視化181
8.5.6 查看指定標簽的數據182
8.5.7 可視化損失值182
8.6 DCGAN183
8.7 提升GAN訓練效果的一些技巧184
8.8 小結185
第三部分 深度學習實踐
第9章 人臉檢測與識彆188
9.1 人臉識彆一般流程188
9.2 人臉檢測189
9.2.1 目標檢測189
9.2.2 人臉定位191
9.2.3 人臉對齊191
9.2.4 MTCNN算法192
9.3 特徵提取193
9.4 人臉識彆198
9.4.1 人臉識彆主要原理198
9.4.2 人臉識彆發展198
9.5 PyTorch實現人臉檢測與識彆199
9.5.1 驗證檢測代碼199
9.5.2 檢測圖像200
9.5.3 檢測後進行預處理200
9.5.4 查看經檢測後的圖像201
9.5.5 人臉識彆202
9.6 小結202
第10章 遷移學習實例203
10.1 遷移學習簡介203
10.2 特徵提取204
10.2.1 PyTorch提供的預處理模塊205
10.2.2 特徵提取實例206
10.3 數據增強209
10.3.1 按比例縮放209
10.3.2 裁剪210
10.3.3 翻轉210
10.3.4 改變顔色211
10.3.5 組閤多種增強方法211
10.4 微調實例212
10.4.1 數據預處理212
10.4.2 加載預訓練模型213
10.4.3 修改分類器213
10.4.4 選擇損失函數及優化器213
10.4.5 訓練及驗證模型214
10.5 清除圖像中的霧霾214
10.6 小結217
第11章 神經網絡機器翻譯實例218
11.1 Encoder-Decoder模型原理218
11.2 注意力框架220
11.3 PyTorch實現注意力Decoder224
11.3.1 構建Encoder224
11.3.2 構建簡單Decoder225
11.3.3 構建注意力Decoder226
11.4 用注意力機製實現中英文互譯227
11.4.1 導入需要的模塊228
11.4.2 數據預處理228
11.4.3 構建模型231
11.4.4 訓練模型234
11.4.5 隨機采樣，對模型進行測試235
11.4.6 可視化注意力236
11.5 小結237
第12章 實戰生成式模型238
12.1 DeepDream模型238
12.1.1 Deep Dream原理238
12.1.2 DeepDream算法流程239
12.1.3 用PyTorch實現Deep Dream240
12.2 風格遷移243
12.2.1 內容損失244
12.2.2 風格損失245
12.2.3 用PyTorch實現神經網絡風格遷移247
12.3 PyTorch實現圖像修復252
12.3.1 網絡結構252
12.3.2 損失函數252
12.3.3 圖像修復實例253
12.4 PyTorch實現DiscoGAN255
12.4.1 DiscoGAN架構256
12.4.2 損失函數258
12.4.3 DiscoGAN實現258
12.4.4 用PyTorch實現從邊框生成鞋子260
12.5 小結262
第13章 Caffe2模型遷移實例263
13.1 Caffe2簡介263
13.2 Caffe如何升級到Caffe2264
13.3 PyTorch如何遷移到Caffe2265
13.4 小結268
第14章 AI新方嚮：對抗攻擊269
14.1 對抗攻擊簡介269
14.1.1 白盒攻擊與黑盒攻擊270
14.1.2 無目標攻擊與有目標攻擊270
14.2 常見對抗樣本生成方式271
14.2.1 快速梯度符號法271
14.2.2 快速梯度算法271
14.3 PyTorch實現對抗攻擊272
14.3.1 實現無目標攻擊272
14.3.2 實現有目標攻擊274
14.4 對抗攻擊和防禦措施276
14.4.1 對抗攻擊276
14.4.2 常見防禦方法分類276
14.5 總結277
第15章 強化學習278
15.1 強化學習簡介278
15.2 Q-Learning原理281
15.2.1 Q-Learning主要流程281
15.2.2 Q函數282
15.2.3 貪婪策略283
15.3 用PyTorch實現Q-Learning283
15.3.1 定義Q-Learing主函數283
15.3.2 執行Q-Learing284
15.4 SARSA算法285
15.4.1 SARSA算法主要步驟285
15.4.2 用PyTorch實現SARSA算法286
15.5 小結287
第16章 深度強化學習288
16.1 DQN算法原理288
16.1.1 Q-Learning方法的局限性289
16.1.2 用DL處理RL需要解決的問題289
16.1.3 用DQN解決方法289
16.1.4 定義損失函數290
16.1.5 DQN的經驗迴放機製290
16.1.6 目標網絡290
16.1.7 網絡模型291
16.1.8 DQN算法291
16.2 用PyTorch實現DQN算法292
16.3 小結295
附錄A PyTorch0.4版本變更296
附錄B AI在各行業的最新應用301
· · · · · · (收起)
讀後感
用戶評價
作為一名在AI領域摸爬滾打瞭幾年，但一直對PyTorch的掌握程度有些零散的從業者，我一直渴望能找到一本能夠係統梳理PyTorch核心概念並深入講解其應用的書籍。《Python深度學習：基於PyTorch》恰好滿足瞭我的需求。這本書的內容密度非常高，每一章都像是一個小小的知識寶庫，裏麵蘊含著作者多年經驗的結晶。 我特彆欣賞作者在闡述PyTorch的底層邏輯時的嚴謹性。書中並沒有迴避那些可能讓初學者望而卻步的數學公式，而是巧妙地將其與代碼實現相結閤，讓我們理解“為什麼”這樣做，而不是僅僅停留在“怎麼做”。例如，在講解自動微分（Autograd）時，作者不僅解釋瞭其工作原理，還通過一些簡化的例子，讓我們體會到它在梯度計算中的強大作用。 此外，書中對深度學習模型的講解也極具深度。不僅僅是簡單地羅列模型架構，作者還深入分析瞭每個模型的設計動機、優缺點以及在不同任務中的適用場景。我印象最深的是關於Transformer模型的章節，作者的講解層次分明，從最初的Attention機製，到多頭注意力，再到Encoder-Decoder結構，最後完美地銜接到瞭PyTorch中的具體實現。這讓我對這個在NLP領域掀起革命的模型有瞭全新的認識。 我還會經常翻閱書中提供的各種實戰案例，這些案例涵蓋瞭圖像識彆、自然語言處理、序列建模等多個熱門方嚮。作者在編寫這些案例時，充分考慮瞭實際應用中的各種細節，從數據預處理、模型搭建，到訓練優化、性能評估，都給齣瞭詳細的指導。我經常會將書中的代碼進行修改和擴展，用自己的數據集進行實驗，這極大地提升瞭我的實戰能力。 總的來說，《Python深度學習：基於PyTorch》是一本對我非常有價值的書籍。它幫助我係統地鞏固和提升瞭對PyTorch的理解，也為我在實際項目中應用深度學習技術提供瞭豐富的參考。這本書不僅適閤深度學習的初學者，也同樣適用於有一定基礎，希望深入掌握PyTorch的開發者。
评分對於我這種有著多年機器學習項目經驗，但對深度學習的深入理論和實現細節一直有所欠缺的工程師來說，《Python深度學習：基於PyTorch》這本書的價值在於它提供瞭一個非常係統且實踐導嚮的學習路徑。這本書的體量很大，但我能感受到作者在內容組織上的深思熟慮，力求覆蓋深度學習的方方麵麵。 書中對PyTorch的講解，不僅僅是停留在“怎麼用”的層麵，而是深入到“為什麼這麼用”。例如，在講解PyTorch的計算圖和自動微分機製時，作者並沒有使用過於抽象的數學語言，而是通過生動的圖示和代碼演示，讓我直觀地理解瞭PyTorch是如何實現高效的梯度計算的。這對於我理解和調試復雜的深度學習模型至關重要。 我尤其贊賞書中在講解經典深度學習模型時的深度。例如，在介紹捲積神經網絡（CNN）時，作者不僅講解瞭捲積層、池化層等基本操作，還深入探討瞭各種經典的CNN架構（如AlexNet、VGG、ResNet等）的設計思想和演進過程，並給齣瞭相應的PyTorch實現。這讓我能夠理解不同模型之間的聯係和差異，並能夠根據具體任務選擇閤適的模型。 此外，書中對自然語言處理（NLP）部分的講解也讓我受益匪淺。從詞嵌入（Word Embeddings）到循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM、GRU），再到更現代的Transformer模型，作者都進行瞭詳盡的闡述，並提供瞭相應的PyTorch代碼示例。這為我理解和應用NLP技術提供瞭堅實的理論基礎和實踐指導。 本書的優勢在於其強大的實踐性。書中提供的代碼示例非常完整，且都是可執行的。我經常會直接將書中的代碼復製到我的開發環境中進行測試和修改，這極大地節省瞭我從零開始搭建模型的時間，並且能讓我快速驗證自己的想法。 總的來說，《Python深度學習：基於PyTorch》是一本非常全麵且深入的深度學習技術書籍。它對於我這樣的中級讀者來說，是鞏固理論、提升實踐能力，並深入理解PyTorch框架的絕佳資源。
评分這本《Python深度學習：基於PyTorch》是我近期閱讀的一本讓我印象深刻的書。初拿到這本書，就被其厚重的體量和嚴謹的封麵設計所吸引，仿佛預示著它將是一場深入的知識探索之旅。我是一名有著幾年Python編程基礎，但對深度學習領域尚屬初學者的讀者，所以選擇瞭這本書，希望能夠係統地學習這門強大的技術。 翻開書頁，首先映入眼簾的是清晰的章節目錄，從基礎概念的引入，到PyTorch框架的詳細講解，再到各種經典深度學習模型的實現，邏輯層層遞進，循序漸進。作者在開篇就對深度學習的發展曆程、核心思想以及在不同領域的應用前景做瞭概述，這為我建立瞭一個宏觀的認知框架，讓我對接下來的學習充滿瞭期待。 在閱讀過程中，我發現作者在講解PyTorch的每一個API時，都配有詳實的代碼示例，並且對代碼的每一行都做瞭細緻的注釋，這對於我這樣的初學者來說，簡直是福音。我能夠對照著書本，在自己的環境中動手實踐，通過運行和修改代碼，來加深對概念的理解。作者似乎預料到瞭我們可能會遇到的各種問題，經常會提前給齣一些“提示”或者“注意事項”，幫助我們避免走彎路。 尤其讓我感到驚喜的是，書中對捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等經典模型講解得非常透徹。作者並沒有停留在“知其然”，而是深入剖析瞭這些模型背後的數學原理和設計思想，並通過具體的代碼實現，讓我們能夠親眼看到模型的構建過程。我仿佛站在巨人的肩膀上，感受著前沿技術的魅力。 總而言之，《Python深度學習：基於PyTorch》是一本非常紮實的深度學習入門教材。它不僅傳授瞭理論知識，更重要的是提供瞭實踐的路徑。我強烈推薦給所有想要係統學習深度學習，並且希望掌握PyTorch這個強大工具的讀者。這本書讓我對深度學習的理解邁上瞭一個新的颱階，也為我未來的學習和工作奠定瞭堅實的基礎。
评分作為一個深度學習領域的探索者，我一直在尋找一本能夠引領我深入理解PyTorch強大能力的圖書。《Python深度學習：基於PyTorch》這本書，恰恰滿足瞭我對深度、廣度以及實踐性的多重需求。 書本的開篇，並沒有急於介紹復雜的模型，而是從Python和NumPy基礎入手，為我打下堅實的編程基礎，這對於我這樣背景的讀者來說，非常貼心。接著，作者以一種非常清晰且易於理解的方式，引入瞭深度學習的核心概念。比如，在講解神經網絡的構建時，作者通過一步步的代碼演示，讓我體會到如何從基本的張量操作組閤成一個完整的模型。 我特彆喜歡書中對PyTorch框架的講解。作者並非簡單地羅列API，而是深入地剖析瞭PyTorch的“思維方式”，比如其動態圖的優勢，以及如何利用autograd進行高效的梯度計算。書中關於數據加載和預處理的章節，也提供瞭許多實用技巧，讓我能夠更高效地處理真實世界的數據集。 書中對各種深度學習模型的介紹，給我留下瞭深刻的印象。不僅僅是停留在模型結構的講解，作者還深入地分析瞭模型的內在邏輯和設計理念。從經典的捲積神經網絡，到用於序列建模的循環神經網絡，再到近年來備受矚目的Transformer模型，每一個模型都伴隨著精心設計的代碼示例，讓我能夠親手實踐，並深刻理解其工作原理。 更重要的是，這本書讓我看到瞭深度學習的無限可能性。書中提供瞭許多不同領域的應用案例，涵蓋瞭計算機視覺、自然語言處理等多個方嚮。這不僅拓寬瞭我的視野，也激發瞭我將深度學習技術應用於解決實際問題的熱情。 總而言之，《Python深度學習：基於PyTorch》是一本集理論深度、實踐指導和前沿視野於一體的優秀著作。它是我學習PyTorch和深度學習過程中不可或缺的夥伴，強烈推薦給所有對這個領域充滿興趣的讀者。
评分從一名對數據科學充滿熱情，但深度學習經驗尚淺的愛好者角度來看，《Python深度學習：基於PyTorch》這本書是一次難得的學習機會。它就像一位經驗豐富的老友，耐心細緻地引導我一步步走進深度學習的世界。 書中的開篇部分，對於深度學習的基本概念，比如神經網絡、激活函數、損失函數等，講解得非常到位。作者似乎深知初學者的睏惑，總能在關鍵點上給予恰到好處的解釋，避免瞭概念上的模糊不清。我特彆喜歡書中用類比的方式來解釋一些抽象的概念，這讓我更容易理解。 當我開始接觸PyTorch這個框架時，我發現書中的講解非常接地氣。它不是簡單地羅列API，而是從如何構建一個簡單的張量（Tensor）開始，逐步深入到如何構建層、構建模型，以及如何進行訓練和評估。每一個步驟都伴隨著清晰的代碼片段，我可以在自己的Jupyter Notebook裏輕鬆復現，並在此基礎上進行修改和探索。 讓我驚喜的是，書中還介紹瞭許多實際應用場景下的深度學習模型，比如用於圖像分類的CNN，用於文本生成的RNN。作者通過這些例子，讓我看到瞭深度學習的強大威力，也讓我對如何將這些模型應用到實際問題中有瞭初步的認識。我甚至開始嘗試用書中的代碼來解決自己的一些小項目，這給我帶來瞭極大的成就感。 這本書的語言風格也非常友好，沒有太多晦澀難懂的專業術語，即使是初學者也能輕鬆閱讀。作者在講解過程中，經常會分享一些個人經驗和學習建議，讓我感覺不像是在閱讀一本枯燥的技術書籍，而更像是在和一個經驗豐富的導師交流。 總而言之，《Python深度學習：基於PyTorch》是一本非常適閤初學者入門的深度學習書籍。它內容充實，講解清晰，實踐性強，讓我對深度學習燃起瞭更大的興趣，並掌握瞭使用PyTorch進行深度學習開發的初步技能。
评分目前最好的中文pytorch教程
评分目前Pytorch的書很多，這本書絕對算得上是佳作瞭，如書中所說，能讓讀者快速掌握深度學習的理論知識和實踐方法
评分應導師要求，主要學習一下pytorch搭建神經網絡和不同領域問題的處理過程。雖然普遍通行的算法都涉及到瞭，但沒有太多基礎理論的東西，偏實戰，但對於這個階段來讀還算挺好的，起碼可以轉用pytorch提升速度瞭。事實證明不能說有最好的，隻是在恰當的時間恰當的解決瞭某些疑惑就很好。
评分非常不錯，圖文並茂！b站上也有Up主推薦這本書
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