深度學習框架PyTorch：入門與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳雲 著

圖書標籤:

• PyTorch
• 深度學習
• 機器學習
• 神經網絡
• Python
• 計算機視覺
• 自然語言處理
• 模型訓練
• 深度學習框架
• 實踐

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121330773

版次：1

商品編碼：12261129

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：300

字數：353000

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：深度學習框架PyTorch入門者、人工智能領域從業者等。

本書包含PyTorch基礎知識+實戰案例兩部分

提供notebook，方便讀者交互性學習

梳理PyTorch基礎知識及重點、難點

翔實的案例，案例包括Kaggle競賽中經典項目、GAN生成動漫頭像、AI濾鏡、RNN寫詩、圖像描述任務

配套源代碼文件供下載、讀者交流QQ群

內容簡介

《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》從多維數組Tensor開始，循序漸進地帶領讀者瞭解PyTorch各方麵的基礎知識。結閤基礎知識和前沿研究，帶領讀者從零開始完成幾個經典有趣的深度學習小項目，包括GAN生成動漫頭像、AI濾鏡、AI寫詩等。《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》沒有簡單機械地介紹各個函數接口的使用，而是嘗試分門彆類、循序漸進地嚮讀者介紹PyTorch的知識，希望讀者對PyTorch有一個完整的認識。

《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》內容由淺入深，無論是深度學習的初學者，還是頭次接觸PyTorch的研究人員，都能在學習本書的過程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用經驗的用戶，也能夠從本書中獲得對PyTorch不一樣的理解。

作者簡介

陳雲

Python程序員、Linux愛好者和PyTorch源碼貢獻者。主要研究方嚮包括計算機視覺和機器學習。“2017知乎看山杯機器學習挑戰賽”一等奬，“2017天池醫療AI大賽”第八名。 熱衷於推廣PyTorch，並有豐富的使用經驗，活躍於PyTorch論壇和知乎相關闆塊。

目錄

1 PyTorch簡介

1.1 PyTorch的誕生 1

1.2 常見的深度學習框架簡介 2

1.2.1 Theano 3

1.2.2 TensorFlow 3

1.2.3 Keras 5

1.2.4 Caffe/Caffe2 5

1.2.5 MXNet 6

1.2.6 CNTK 7

1.2.7 其他框架 8

1.3 屬於動態圖的未來 8

1.4 為什麼選擇PyTorch 10

1.5 星火燎原 12

1.6 fast.ai 放棄Keras+TensorFlow選擇PyTorch 13

2 快速入門 16

2.1 安裝與配置 16

2.1.1 安裝PyTorch 16

2.1.2 學習環境配置 20

2.2 PyTorch入門第一步 30

2.2.1 Tensor 30

2.2.2 Autograd：自動微分 35

2.2.3 神經網絡 38

2.2.4 小試牛刀：CIFAR-10分類 43

3 Tensor和autograd 51

3.1 Tensor 51

3.1.1 基礎操作 52

3.1.2 Tensor和Numpy 70

3.1.3 內部結構 73

3.1.4 其他有關Tensor的話題 76

3.1.5 小試牛刀：綫性迴歸 78

3.2 autograd 81

3.2.1 Variable 82

3.2.2 計算圖 86

3.2.3 擴展autograd 95

3.2.4 小試牛刀：用Variable實現綫性迴歸 100

4 神經網絡工具箱nn 104

4.1 nn.Module 104

4.2 常用的神經網絡層 108

4.2.1 圖像相關層 108

4.2.2 激活函數 111

4.2.3 循環神經網絡層 115

4.2.4 損失函數 117

4.3 優化器 117

4.4 nn.functional 119

4.5 初始化策略 121

4.6 nn.Module深入分析 123

4.7 nn和autograd的關係 130

4.8 小試牛刀：用50行代碼搭建ResNet 131

5 PyTorch中常用的工具 136

5.1 數據處理 136

5.2 計算機視覺工具包：torchvision 148

5.3 可視化工具 150

5.3.1 Tensorboard 151

5.3.2 visdom 153

5.4 使用GPU加速：cuda 159

5.5 持久化 162

6 PyTorch實戰指南 165

6.1 編程實戰：貓和狗二分類 165

6.1.1 比賽介紹 166

6.1.2 文件組織架構 166

6.1.3 關於__init__.py 168

6.1.4 數據加載 168

6.1.5 模型定義 171

6.1.6 工具函數 172

6.1.7 配置文件 175

6.1.8 main.py 177

6.1.9 使用 185

6.1.10 爭議 186

6.2 PyTorch Debug 指南 188

6.2.1 ipdb 介紹 188

6.2.2 在PyTorch中Debug 192

7 AI插畫師：生成對抗網絡 198

7.1 GAN的原理簡介 199

7.2 用GAN生成動漫頭像 203

7.3 實驗結果分析 212

8 AI藝術傢：神經網絡風格遷移 216

8.1 風格遷移原理介紹 217

8.2 用PyTorch實現風格遷移 223

8.3 實驗結果分析 234

9 AI詩人：用RNN寫詩 238

9.1 自然語言處理的基礎知識 238

9.1.1 詞嚮量 239

9.1.2 RNN 241

9.2 CharRNN 244

9.3 用PyTorch實現CharRNN 247

9.4 實驗結果分析 258

10 Image Caption：讓神經網絡看圖講故事 261

10.1 圖像描述介紹 262

10.2 數據 263

10.2.1 數據介紹 263

10.2.2 圖像數據處理 271

10.2.3 數據加載 273

10.3 模型與訓練 276

10.4 實驗結果分析 281

11 展望與未來 283

11.1 PyTorch的局限與發展 283

11.2 使用建議 287

前言/序言

為什麼寫這本書

2016年是屬於TensorFlow的一年，憑藉榖歌的大力推廣，TensorFlow占據瞭各大媒體的頭條。2017年年初，PyTorch的橫空齣世吸引瞭研究人員極大的關注，PyTorch簡潔優雅的設計、統一易用的接口、追風逐電的速度和變化無方的靈活性給人留下深刻的印象。

作為一門2017年剛剛發布的深度學習框架，研究人員所能獲取的學習資料有限，中文資料更是比較少。筆者長期關注PyTorch發展，經常在論壇上幫助PyTorch新手解決問題，在平時的科研中利用PyTorch進行各個方麵的研究，有著豐富的使用經驗。看到國內的用戶對PyTorch十分感興趣，迫切需要一本能夠全麵講解PyTorch的書籍，於是本書就這麼誕生瞭。

本書的結構

本書分為兩部分：第2~5章主要介紹PyTorch的基礎知識。

√ 第2章介紹PyTorch的安裝和配置學習環境。同時以最概要的方式介紹PyTorch的主要內容，讓讀者對PyTorch有一個大概的整體印象。

√ 第3章介紹PyTorch中多維數組Tensor和動態圖autograd/Variable的使用，並配以例子，讓讀者分彆使用Tensor和autograd實現綫性迴歸，比較二者的不同點。本章還對Tensor的底層設計，以及autograd的原理進行瞭分析，給讀者以更全麵具體的講解。

√ 第4章介紹PyTorch中神經網絡模塊nn的基礎用法，同時講解瞭神經網絡中的“層”、“損失函數”、“優化器”等，最後帶領讀者用不到50行的代碼搭建齣曾奪得ImageNet冠軍的ResNet。

√ 第5章介紹PyTorch中數據加載、GPU加速和可視化等相關工具。

第6~10章主要介紹實戰案例。

√ 第6章是承上啓下的一章，目標不是教會讀者新函數、新知識，而是結閤Kaggle中一個經典的比賽，實現一個深度學習中比較簡單的圖像二分類問題。在實現的過程中，帶領讀者復習前5章的知識，並提齣代碼規範以閤理地組織程序和代碼，使程序更可讀、可維護。第6章還介紹在PyTorch中如何進行debug。

√ 第7章為讀者講解當前最火爆的生成對抗網絡（GAN），帶領讀者從零開始實現一個動漫頭像生成器，能夠利用GAN生成風格多變的動漫頭像。

√ 第8章為讀者講解風格遷移的相關知識，並帶領讀者實現風格遷移網絡，將自己的照片變成“高大上”的名畫。

√ 第9章為讀者講解一些自然語言處理的基礎知識，並講解CharRNN的原理。然後利用其收集幾萬首唐詩，訓練齣一個可以自動寫詩歌的小程序。這個小程序可以控製生成詩歌的格式和意境，還能生成藏頭詩。

√ 第10章為讀者介紹圖像描述任務，並以最新的AI Challenger比賽的數據為例，帶領讀者實現一個可以進行簡單圖像描述的小程序。

第1章和第11章是本書的首章和末章，第1章介紹PyTorch的優勢，以及和市麵上其他幾款框架的對比。第11章是對本書的總結，以及對PyTorch不足之處的思考，同時對讀者未來的學習提齣建議。

關於代碼

本書的所有代碼都開源在GitHub【https://github.com/chenyuntc/pytorch-book】上，其中：

√ 第2~5章的代碼以Jupyter Notebook形式提供，讀者可以在自己的計算機上交互式地修改運行它。

√ 第6~10章的代碼以單獨的程序給齣，每個函數的作用與細節在代碼中有大量的注釋。

本書的代碼，在最新版的PyTorch 0.2上運行，同時支持Python 2 和Python 3，其中：

√ 前5章的代碼同時在Python 2.7和Python 3.5上驗證，並得到最終結果。

√ 第6~10章的代碼，主要在Python 2.7上運行並得到最終結果，同時在Python 3.5上測試未報錯。

適讀人群

學習本書需要讀者具備以下基礎知識：

√ 瞭解Python的基礎語法，掌握基礎的Python使用方法。

√ 有一定深度學習基礎，瞭解反嚮傳播、捲積神經網絡等基礎知識，但並不要求深入瞭解。

√ 具備梯度、導數等高中數學基礎知識。

以下知識不是必需的，但最好瞭解：

√ numpy的使用。

√ 深度學習的基本流程或者其他深度學習框架的使用。

本書不適閤哪些讀者：

√ 沒有任何深度學習基礎的用戶。

√ 沒有Python基礎的用戶。

√ 隻能使用Windows的用戶。

本書約定

在本書中，筆者是本書編著者的自稱，作者指的是軟件、論文等的作者，讀者指閱讀本書的你。

本書前5章的代碼由Jupyter Notebook轉換而來，其中：

√ In後麵跟著的是輸入的代碼。

√ Out是指程序的運行結果，運行結果取決於In的最後一行。

√ Print後麵跟著程序的打印輸齣內容，隻有在In程序中調用瞭 print 函數/語句纔會有Print輸齣。

√ Jupyter會自動輸齣Image對象和matplotlib可視化結果，所以書中以“程序輸齣”命名的圖片都來自Jupyter的程序輸齣。這些圖片的說明在代碼注釋中。

如何使用本書

本書第2章是PyTorch快速入門，第3~5章是對這些內容的詳細深入介紹。第6章是一個簡單而完整的深度學習案例。

如果你是經驗豐富的研究人員，之前對PyTorch十分熟悉，對本書的某些例子比較感興趣，那麼你可以跳過前5章，直接閱讀第6章，瞭解這些例子的程序設計與文件組織安排，然後閱讀相應的例子。

如果你是初學者，想以最快的速度掌握PyTorch並將PyTorch應用到實際項目中，那麼你可以花費2~3小時閱讀2.2節的相關內容。如果你需要深入瞭解某部分的內容，那麼可以閱讀相應章節。

如果你是初學者，想完整全麵地掌握PyTorch，那麼建議你：

√ 先閱讀第1~5章，瞭解PyTorch的各個基礎知識。

√ 再閱讀第6章，瞭解PyTorch實踐中的技巧。

√ 最後從第7~10章挑選齣感興趣的例子，動手實踐。

最後，希望讀者在閱讀本書的時候，盡量結閤本書的配套代碼閱讀、修改、運行之。

緻謝

杜玉姣同學在我編寫本書的時候，給瞭我許多建議，並協助審閱瞭部分章節，在此特嚮她錶示謝意。在編寫本書時，本書編輯鄭柳潔女士給予瞭很大的幫助，在此特嚮她緻謝。感謝我的傢人一直以來對我的支持，感謝我的導師肖波副教授對我的指導。感謝我的同學、師弟師妹們，他們在使用PyTorch中遇到瞭很多問題，給瞭我許多反饋意見。

由於筆者水平所限，書中難免有錯誤和不當之處，歡迎讀者批評指正。具體意見可以發錶在GitHub上的issue（https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/issues）中。

《人工智能浪潮：算法、模型與前沿探索》 簡介： 在這個數據爆炸、算力飛躍的時代，人工智能（AI）不再是科幻小說中的遙遠概念，而是深刻改變我們工作、生活乃至社會結構的核心驅動力。本書《人工智能浪潮：算法、模型與前沿探索》旨在為您揭開人工智能的神秘麵紗，帶領您深入瞭解其底層原理、核心技術、發展脈絡以及未來趨勢，助力您在人工智能的浪潮中抓住機遇，成為時代的弄潮兒。 本書並非專注於某一個具體的深度學習框架，而是以更宏觀的視角，係統性地梳理人工智能這一宏大領域的知識體係。我們從人工智能的哲學思想和曆史演進談起，追溯其萌芽、麯摺發展乃至如今的爆發式增長。從早期的符號主義、連接主義的爭鳴，到專傢係統、機器學習的興起，再到如今深度學習的席捲全球，我們將為您呈現一幅波瀾壯闊的人工智能發展史。 第一部分：人工智能的基石——算法與模型 在人工智能的廣闊天地中，算法是其靈魂，模型是其載體。本部分將深入剖析人工智能最核心的驅動力，為您構建堅實的理論基礎。 第一章：算法概覽與發展曆程 我們將從廣義的人工智能算法齣發，介紹搜索算法（如A算法）、規劃算法、博弈論等經典人工智能方法，它們在自動化、遊戲AI等領域發揮著重要作用。隨後，我們將重點聚焦於機器學習的核心算法，包括： 監督學習： 綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）等，它們在分類、迴歸任務中扮演著關鍵角色。 無監督學習： K-Means聚類、DBSCAN、主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）、降維技術等，它們幫助我們發現數據中的隱藏模式和結構。 半監督學習與強化學習： 簡要介紹這兩種在特定場景下極具潛力的學習範式，為後續更復雜的模型奠定基礎。 第二章：神經網絡的啓濛與演進 神經網絡是現代人工智能的核心。我們將從最基本的感知機模型開始，逐步深入到多層感知機（MLP），講解激活函數、反嚮傳播算法等關鍵概念。這一章將詳細解釋： 前饋神經網絡（FNN）： MLPs如何通過多層非綫性變換實現復雜的模式識彆。 反嚮傳播算法： 詳細推導並解釋梯度下降在神經網絡中的應用，這是訓練神經網絡的關鍵。 梯度下降及其變種： 學習率、動量、Adam等優化器的作用，它們如何加速和穩定模型的收斂。 第三章：深度學習的革命——捲積神經網絡（CNN） CNN是圖像識彆領域的王者，本書將深入剖析其原理和應用。 捲積層： 講解捲積核、步長、填充等參數，以及其在特徵提取中的作用。 池化層： 理解最大池化、平均池化等操作如何實現降維和特徵魯棒性。 經典CNN架構： LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等，分析它們的設計思想和技術突破。 CNN的應用： 圖像分類、目標檢測、圖像分割、人臉識彆等。 第四章：序列數據的利器——循環神經網絡（RNN）與Transformer RNN及其變種（LSTM、GRU）在處理序列數據方麵錶現齣色，而Transformer則開啓瞭新的篇章。 RNN的工作原理： 講解其“記憶”機製，以及在自然語言處理、語音識彆等領域的應用。 LSTM和GRU： 解決RNN的長期依賴問題，詳細解釋門控機製。 Transformer模型： 重點講解自注意力機製（Self-Attention）、多頭注意力（Multi-Head Attention）、位置編碼（Positional Encoding）等，以及其在機器翻譯、文本生成等任務中的突破性進展。 BERT、GPT等預訓練模型： 介紹基於Transformer的預訓練模型如何極大地推動自然語言處理的發展。 第五章：生成式模型——創造的藝術 生成式模型能夠創造新的數據，在圖像生成、文本創作等領域展現齣驚人的潛力。 生成對抗網絡（GANs）： 詳細講解生成器和判彆器的博弈過程，以及其在圖像生成、風格遷移等方麵的應用。 變分自編碼器（VAEs）： 理解其概率模型，以及在數據生成、異常檢測等方麵的優勢。 其他生成式模型： 如流模型（Flow-based models）等，介紹其最新的進展。 第二部分：人工智能的應用與實踐 掌握瞭核心算法和模型，本書將帶領您探索人工智能在各行各業的廣泛應用，並提供實踐指導。 第六章：自然語言處理（NLP）的奧秘 文本預處理： 分詞、詞性標注、命名實體識彆、詞嚮量（Word2Vec、GloVe、FastText）等。 文本分類與情感分析： 如何利用深度學習模型進行文本的歸類和情感傾嚮判斷。 機器翻譯： 從統計機器翻譯到神經機器翻譯的演進。 問答係統與對話係統： 構建智能客服、聊天機器人。 文本生成與摘要： 創作文章、生成報告。 第七章：計算機視覺（CV）的視野 圖像預處理與增強： 噪聲去除、對比度增強、幾何變換等。 圖像分類與識彆： 識彆圖片中的物體、場景。 目標檢測與跟蹤： 定位圖片中的多個物體並跟蹤其運動。 圖像分割： 精確地將圖像劃分為不同的區域。 人臉識彆與分析： 身份驗證、情緒識彆。 圖像生成與風格遷移： 創造新的圖像，應用藝術風格。 第八章：語音識彆與閤成 語音信號處理： 聲學特徵提取（MFCCs、Fbanks）。 聲學模型與語言模型： 構建語音識彆係統。 語音閤成（TTS）： 將文本轉化為自然語音。 端到端語音識彆： End-to-end ASR的進展。 第九章：強化學習與決策智能 馬爾可夫決策過程（MDP）： 強化學習的基礎理論。 Q-Learning與Deep Q-Network（DQN）： 經典的強化學習算法。 策略梯度方法： REINFORCE、Actor-Critic等。 AlphaGo及其後續： 深度強化學習在復雜博弈中的成功案例。 強化學習在機器人、推薦係統、自動駕駛中的應用。 第十章：人工智能的部署與優化 模型選擇與評估： 如何選擇閤適的模型，以及常用的評估指標。 模型調優與正則化： 防止過擬閤，提高模型泛化能力。 模型壓縮與量化： 減小模型體積，提高推理速度。 模型部署： 在不同平颱（服務器、移動端、嵌入式設備）上的部署策略。 MLOps： 機器學習工程化的實踐。 第三部分：人工智能的前沿探索與未來展望 人工智能的邊界不斷被拓展，本部分將聚焦於最新的研究熱點和未來的發展趨勢。 第十一章：大模型與通用人工智能（AGI） 大模型的崛起： 探討超大規模預訓練模型（如GPT-3/4、LLaMA等）的特點、訓練方法及其帶來的變革。 湧現能力與多模態學習： 分析大模型在處理不同類型數據（文本、圖像、音頻）時的協同作用。 邁嚮通用人工智能（AGI）： 探討AGI的定義、挑戰以及實現的可能性。 第十二章：負責任的AI與倫理挑戰 AI的偏見與公平性： 分析算法中的潛在偏見，以及如何實現公平可解釋的AI。 AI的隱私保護： 差分隱私、聯邦學習等技術。 AI的安全與可信度： 對抗性攻擊的防範，模型的魯棒性。 AI的社會影響： 就業、法律、道德等方麵的討論。 第十三章：人工智能與其他學科的融閤 AI與科學研究： 如AI for Science（AI4S），在生物、化學、物理等領域的應用。 AI與醫療健康： 輔助診斷、藥物研發、個性化治療。 AI與金融科技： 風險評估、量化交易、反欺詐。 AI與教育： 個性化學習、智能輔導。 AI與藝術創作： AI在音樂、繪畫、文學領域的探索。 第十四章：人工智能的未來展望 AI的下一個十年： 預測關鍵技術突破和應用方嚮。 人機協作的新範式： AI如何成為人類的強大助手。 探索未知： AI在科學發現、太空探索等前沿領域的潛力。 總結： 《人工智能浪潮：算法、模型與前沿探索》是一本係統性、前瞻性的人工智能百科全書。它將帶領讀者從基礎的算法原理齣發，逐步深入到復雜的深度學習模型，再到各領域的實際應用，並最終展望人工智能的未來。無論您是AI領域的初學者，還是希望係統梳理知識體係的從業者，抑或是對人工智能的未來充滿好奇的研究者，本書都將為您提供寶貴的知識財富，助您在瞬息萬變的人工智能時代，找準方嚮，把握未來。本書旨在激發您的思考，鼓勵您動手實踐，最終成為人工智能浪潮中的積極參與者和創造者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝和印刷質量都令人滿意，給我留下瞭良好的第一印象。從書名“深度學習框架PyTorch：入門與實踐”來看，它顯然是為想要學習和掌握PyTorch深度學習框架的讀者量身定製的。我非常欣賞這種“入門與實踐”相結閤的編寫方式，它意味著這本書不會僅僅停留在理論的講解，更會注重實際操作和項目演練。我希望書中能夠包含一些由淺入深的示例代碼，並且對代碼的每一部分進行詳細的解釋，以便讀者能夠理解其背後的邏輯。此外，我非常期待書中能夠涵蓋一些 PyTorch 的核心概念，例如張量（Tensor）的操作、自動微分（Autograd）機製、神經網絡模塊（nn.Module）的使用、數據加載與預處理（DataLoader）等。如果能進一步涉及一些常見的深度學習模型（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN）的實現，那將非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我最期待的是它能解決我在學習PyTorch過程中遇到的實際睏難。之前我嘗試過一些在綫教程，但往往更新不及時，或者對於某些細節講解不夠深入。這本書的實體形式，讓我覺得內容會更加係統和穩定。我特彆希望它能詳細介紹PyTorch的一些高級特性，比如如何進行模型部署，如何利用GPU進行加速，以及如何進行分布式訓練。這些都是在實際項目中非常關鍵的技術點，如果這本書能提供清晰的指導，那將大大提升我的項目開發效率。另外，我對書中的“實踐”部分抱有很高的期望。我希望它能提供一些具有代錶性的真實世界應用案例，並詳細講解如何使用PyTorch來解決這些問題。這不僅能幫助我鞏固理論知識，更能讓我看到PyTorch在實際工作中的強大能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的設計思路，從書名來看，就顯得非常接地氣。很多人學習新技術，往往是在實踐中摸索，但如果沒有一個好的起點，很容易走進死鬍同。這本書“入門與實踐”的定位，讓我覺得它可能在理論和代碼之間找到瞭一個完美的平衡點。我設想它會從PyTorch的基礎語法和核心模塊入手，然後逐步引入更復雜的概念，比如神經網絡的搭建、損失函數的選擇、優化器的使用等等。更重要的是，我期待它能有足夠多的、不同難度的實踐項目。從簡單的圖像分類，到更復雜的自然語言處理任務，或者生成對抗網絡，如果能涵蓋一些這些領域，那這本書的價值就真的不可估量瞭。我希望它能幫助我建立起一個完整的知識框架，讓我不僅能“學會”PyTorch，更能“用好”PyTorch。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引人，深邃的藍色背景搭配著簡潔有力的書名“深度學習框架PyTorch：入門與實踐”，讓人一眼就感受到一種專業而又不失親和力的氣息。拿到手裏，紙張的觸感也十分細膩，印刷清晰，翻閱起來很有質感。在包裝和初步的視覺體驗上，這本書就已經給瞭我一個非常好的開端。我一直對深度學習領域充滿好奇，也曾嘗試過一些其他的學習資料，但總覺得缺乏係統性和實踐的深度。這本書的厚度適中，看起來內容一定非常充實，但又不會讓人望而生畏。封底的介紹更是點燃瞭我學習的欲望，尤其是“入門與實踐”這幾個字，讓我看到瞭理論知識與實際操作相結閤的希望。我期待它能像一個經驗豐富的嚮導，帶領我在PyTorch的廣闊天地裏，從零開始，一步步構建起紮實的知識體係，並能親手實現各種有趣的深度學習模型。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我的第一感覺是它在內容的組織上一定花瞭很多心思。從標題的“入門與實踐”可以看齣，它不是一本純粹的理論堆砌的書，也不是一本隻講代碼不講原理的速成手冊。我相信它在講解PyTorch的核心概念時，會循序漸進，讓初學者也能輕鬆理解。我尤其關注它在“實踐”部分會提供哪些案例。是那些耳熟能詳的經典數據集，還是更貼近實際應用場景的進階項目？是簡單地展示代碼，還是會深入剖析每個模型的設計思路、訓練過程以及調優技巧？我希望能看到清晰的代碼示例，並且附有詳細的解釋，讓我知道每一行代碼的作用，以及它們是如何協同工作的。同時，如果書中能夠包含一些常見問題的解答，或者提供一些調試技巧，那將會是極大的幫助，畢竟在學習編程的過程中，遇到問題並解決問題本身就是一種重要的成長。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，很喜歡。

評分☆☆☆☆☆

最近買的東西挺多，都還不錯。有時價格變化快。

評分☆☆☆☆☆

書籍包裝完好，內容詳細，收獲頗多，京東物流給力，當天送達。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

搞活動入手挺劃算瞭，書本內容講解的比較細緻，挺好的一本書

評分☆☆☆☆☆

買瞭一大堆的深度學習，包裝不錯，慢慢學

評分☆☆☆☆☆

東西很不錯，這裏的服務還是一如既往的給力，頭一天晚上纔下的單，結果隔天就到瞭。商品種類確實很多，和其他網站相比選擇餘地也就大瞭很多。 而且可以用同類商品做比較。商品的價格也不貴，性價比挺高的。這次的商品針對是很不錯，很滿意這次在這裡的網購。

評分☆☆☆☆☆

大名鼎鼎的tensorlayer,書的印刷和裝幀不錯，值得一說的是彩印，有我最喜歡的u-net講解，內容非常翔實。美中不足的是前麵有好幾十頁關於deep learning入門概念的講解，我認為能看工具書的人都應該有相關的基礎，在這裏一再重復感覺上是騙字數

評分☆☆☆☆☆

每次在京東的購物都很滿意，特彆是自營商品，無論是包裝還是商品質量都很好，配送服務也特彆好，快遞員態度很好，而且退貨換貨也非常方便，支持京東！