本書用淺顯易懂的語(yǔ)言，圖文并貌地講解了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，從如何挑選硬件到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初步搭建，再到實(shí)現(xiàn)圖片識(shí)別、文本翻譯、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)目前*流行的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。書中基于目前流行的PyTorch框架，運(yùn)用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了各種深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序，讓理論和實(shí)踐緊密結(jié)合。
文章閱讀量10萬 的作者傾力打造的一份超簡(jiǎn)單PyTorch入門教程，適合所有想要了解深度學(xué)習(xí)和PyTorch的人群。 更適合小白的思路與講解方式：從硬件挑選、系統(tǒng)配置開始，圖文并茂，手把手教你搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 內(nèi)容涵蓋圖片識(shí)別、文本翻譯、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等流行的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。
曾?M壹，現(xiàn)為中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院在讀碩士，主要研究興趣有深度學(xué)習(xí)、語(yǔ)音識(shí)別、推薦系統(tǒng)、自動(dòng)犯罪偵查等。熟悉C、C 、Java、Python等多種程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言、Flask建站技術(shù)以及PyTorch、TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架，在簡(jiǎn)書上寫了多篇PyTorch的文章，深受讀者歡迎。
第 一部分 基礎(chǔ)篇
第 1章 準(zhǔn)備工作 2
1.1 硬件配置 2
1.2 在Mac OS X系統(tǒng)下配置PyTorch運(yùn)行環(huán)境 6
1.3 在Ubuntu系統(tǒng)下配置PyTorch運(yùn)行環(huán)境 8
1.4 在Windows系統(tǒng)下配置PyTorch運(yùn)行環(huán)境 14
第 2章 Tensor基礎(chǔ) 17
2.1 Tensor 17
2.2 Autograd 30
第3章 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 35
3.1 機(jī)器學(xué)習(xí) 35
3.2 線性回歸 38
3.3 非線性回歸 53
3.4 邏輯回歸 58
3.5 多元分類 66
3.6 反向傳播 70
3.7 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 72
3.8 手寫字體識(shí)別 78
3.9 fastai手寫字體識(shí)別 86
第二部分 實(shí)戰(zhàn)篇
第4章 遷移學(xué)習(xí) 90
4.1 經(jīng)典圖像模型 90
4.2 遷移學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) 100
4.3 使用fastai實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí) 109
第5章 序列轉(zhuǎn)序列模型 111
5.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 111
5.2 神經(jīng)翻譯機(jī)簡(jiǎn)介 119
5.3 利用PyTorch構(gòu)造神經(jīng)翻譯機(jī) 122
第6章 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) 138
6.1 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)概覽 138
6.2 使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成二次元頭像 142
6.3 使用TorchGAN生成二次元頭像 149
第7章 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 153
7.1 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 153
7.2 基于策略的算法 155
7.3 基于值的算法 157
7.4 Gym簡(jiǎn)介 161
7.5 Q-Learning實(shí)戰(zhàn) 163
第8章 風(fēng)格遷移 168
8.1 風(fēng)格遷移原理 168
8.2 風(fēng)格遷移實(shí)踐 174
第三部分 高級(jí)篇
第9章 PyTorch擴(kuò)展 184
9.1 自定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層 184
9.2 C 加載PyTorch模型 189
第 10章 PyTorch模型遷移 193
10.1 ONNX簡(jiǎn)介 193
10.2 使用ONNX將PyTorch模型遷移至Caffe2 196
10.3 使用ONNX將PyTorch模型遷移至Core ML 199
第 11章 PyTorch可視化 201
11.1 使用visdom實(shí)現(xiàn)PyTorch可視化 201
11.2 使用TensorBoard實(shí)現(xiàn)PyTorch可視化 213
11.3 使用Netron顯示模型 221
第 12章 PyTorch的并行計(jì)算 223
12.1 多進(jìn)程 223
12.2 多GPU并行計(jì)算 231
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