深度学习之PyTorch实战计算机视觉 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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唐进民 著

图书标签:

• 深度学习
• PyTorch
• 计算机视觉
• 图像识别
• 卷积神经网络
• 目标检测
• 图像分割
• 模型部署
• 实战
• 开源框架

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121341441

版次：1

商品编码：12356941

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-06-01

用纸：胶版纸

页数：284

字数：370000

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：本书面向对深度学习技术感兴趣，但是相关基础知识较为薄弱或者零基础的读者。

作者的文笔很好，对深度学习、Python、PyTorch、神经网络、迁移学习及相关数学知识讲解透彻，使书中的内容很好理解。

全书的架构也很好，学习下来，对深度学习的整个脉络都掌握得很清晰，可以说一本书通俗易懂地讲到了PyTorch实战计算机视觉所涉及的方方面面。

这是一本零基础入门书，希望能帮助您更好地入门并进阶深度学习。

内容简介

计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python 编程技能，掌握PyTorch 的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，读者还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉。《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》中的大量实例可让读者在循序渐进地学习的同时，不断地获得成就感。

《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》面向对深度学习技术感兴趣、但是相关基础知识较为薄弱或者零基础的读者。

作者简介

唐进民，深入理解深度学习与计算机视觉知识体系，有扎实的Python、PyTorch和数学功底，长期活跃于GitHub、知乎等平台，并分享与深度学习相关的文章，具有一定的阅读量和人气。此前在某AI在线教育平台兼职机器学习入门Mentor，辅导新学员入门机器学习和深度学习。

目录

第1章 浅谈人工智能、神经网络和计算机视觉 1

1.1 人工还是智能 1

1.2 人工智能的三起两落 2

1.2.1 两起两落 2

1.2.2 卷土重来 3

1.3 神经网络简史 5

1.3.1 生物神经网络和人工神经网络 5

1.3.2 M-P模型 6

1.3.3 感知机的诞生 9

1.3.4 你好，深度学习 10

1.4 计算机视觉 11

1.5 深度学习+ 12

1.5.1 图片分类 12

1.5.2 图像的目标识别和语义分割 13

1.5.3 自动驾驶 13

1.5.4 图像风格迁移 14

第2章 相关的数学知识 15

2.1 矩阵运算入门 15

2.1.1 标量、向量、矩阵和张量 15

2.1.2 矩阵的转置 17

2.1.3 矩阵的基本运算 18

2.2 导数求解 22

2.2.1 一阶导数的几何意义 23

2.2.2 初等函数的求导公式 24

2.2.3 初等函数的和、差、积、商求导 26

2.2.4 复合函数的链式法则 27

第3章 深度神经网络基础 29

3.1 监督学习和无监督学习 29

3.1.1 监督学习 30

3.1.2 无监督学习 32

3.1.3 小结 33

3.2 欠拟合和过拟合 34

3.2.1 欠拟合 34

3.2.2 过拟合 35

3.3 后向传播 36

3.4 损失和优化 38

3.4.1 损失函数 38

3.4.2 优化函数 39

3.5 激活函数 42

3.5.1 Sigmoid 44

3.5.2 tanh 45

3.5.3 ReLU 46

3.6 本地深度学习工作站 47

3.6.1 GPU和CPU 47

3.6.2 配置建议 49

第4章 卷积神经网络 51

4.1 卷积神经网络基础 51

4.1.1 卷积层 51

4.1.2 池化层 54

4.1.3 全连接层 56

4.2 LeNet模型 57

4.3 AlexNet模型 59

4.4 VGGNet模型 61

4.5 GoogleNet 65

4.6 ResNet 69

第5章 Python基础 72

5.1 Python简介 72

5.2 Jupyter Notebook 73

5.2.1 Anaconda的安装与使用 73

5.2.2 环境管理 76

5.2.3 环境包管理 77

5.2.4 Jupyter Notebook的安装 79

5.2.5 Jupyter Notebook的使用 80

5.2.6 Jupyter Notebook常用的快捷键 86

5.3 Python入门 88

5.3.1 Python的基本语法 88

5.3.2 Python变量 92

5.3.3 常用的数据类型 94

5.3.4 Python运算 99

5.3.5 Python条件判断语句 107

5.3.6 Python循环语句 109

5.3.7 Python中的函数 113

5.3.8 Python中的类 116

5.4 Python中的NumPy 119

5.4.1 NumPy的安装 119

5.4.2 多维数组 119

5.4.3 多维数组的基本操作 125

5.5 Python中的Matplotlib 133

5.5.1 Matplotlib的安装 133

5.5.2 创建图 133

第6章 PyTorch基础 142

6.1 PyTorch中的Tensor 142

6.1.1 Tensor的数据类型 143

6.1.2 Tensor的运算 146

6.1.3 搭建一个简易神经网络 153

6.2 自动梯度 156

6.2.1 torch.autograd和Variable 156

6.2.2 自定义传播函数 159

6.3 模型搭建和参数优化 162

6.3.1 PyTorch之torch.nn 162

6.3.2 PyTorch之torch.optim 167

6.4 实战手写数字识别 169

6.4.1 torch和torchvision 170

6.4.2 PyTorch之torch.transforms 171

6.4.3 数据预览和数据装载 173

6.4.4 模型搭建和参数优化 174

第7章 迁移学习 180

7.1 迁移学习入门 180

7.2 数据集处理 181

7.2.1 验证数据集和测试数据集 182

7.2.2 数据预览 182

7.3 模型搭建和参数优化 185

7.3.1 自定义VGGNet 185

7.3.2 迁移VGG16 196

7.3.3 迁移ResNet50 203

7.4 小结 219

第8章 图像风格迁移实战 220

8.1 风格迁移入门 220

8.2 PyTorch图像风格迁移实战 222

8.2.1 图像的内容损失 222

8.2.2 图像的风格损失 223

8.2.3 模型搭建和参数优化 224

8.2.4 训练新定义的卷积神经网络 226

8.3 小结 232

第9章 多模型融合 233

9.1 多模型融合入门 233

9.1.1 结果多数表决 234

9.1.2 结果直接平均 236

9.1.3 结果加权平均 237

9.2 PyTorch之多模型融合实战 239

9.3 小结 246

第10章 循环神经网络 247

10.1 循环神经网络入门 247

10.2 PyTorch之循环神经网络实战 249

10.3 小结 257

第11章 自动编码器 258

11.1 自动编码器入门 258

11.2 PyTorch之自动编码实战 259

11.2.1 通过线性变换实现自动编码器模型 260

11.2.2 通过卷积变换实现自动编码器模型 267

11.3 小结 273

前言/序言

“人工智能”（Artificial Intelligence，简称AI）一词在很久以前就有了，被大众津津乐道却是近几年的事情，这和机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）等技术的崛起有着千丝万缕的联系，而这一切又得益于大数据的发展和计算机处理性能的不断提升。

本书将带领读者了解人工智能的相关技术和发展近况，通过一些实例来掌握必备的技能，并能够独立使用相关技术完成对计算机视觉问题的分析和处理。本书各个章节的知识要点如下。

第1章主要介绍人工智能、神经网络和计算机视觉的发展历史，让读者对这一领域有一个全面的认识。

第2章主要介绍在理解和掌握后面章节的内容时需要用到的数学知识，以及在实战操作的过程中进行环境搭建及安装相关软件的方法。本书中数学相关的大部分知识都集中在本章中，其主要目的是让读者先对这个领域的知识产生兴趣，这样才能更好地深入学习和研究。在本章中不会插入大量的数学公式，这样做会让初学者望而却步，在不断消化公式的过程中丧失学习兴趣和动力。通过不断实战来学习，可以累积成就感，这种自顶向下的方式不失为一种更好的学习方法。

第3章主要介绍在学习神经网络的过程中会经常遇到的一些概念和定义。比如后向传播（Back Propagation）、激活函数（Activation Function）、监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning），等等，这也是为之后学习深度神经网络做准备。在搭建一个完整的深度神经网络模型时，就需要不断地用到本章的内容了。

第4章主要介绍深度神经网络中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。首先介绍卷积层、全连接层、池化层等相关内容，之后又列举了目前主流的一些卷积神经网络架构，并对比它们之间的相同点和不同点，以便于掌握不同的卷积神经网络的结构和技术细节。

第5章主要介绍Python编程语言的相关知识，目的是让读者掌握Python语言的语法定义和使用方式，并使用Python语言进行功能代码的编写；还会介绍在处理计算机视觉问题时需要用到的两个重要的Python包：NumPy和Matplotlib。本章内容丰富，而且Python语言自身就很简单且易上手，读者很快就能掌握Python这门编程语言。

第6章主要介绍如何使用PyTorch深度学习框架。PyTorch非常简单易用，能够根据我们的需求快速搭建出我们想要的深度神经网络模型，这在很大程度上归功于PyTorch基于动态图计算的特性，它与基于静态图计算的深度学习框架相比，有更多的优势，比如PyTorch不仅速度快，还有许多功能强大的包可供调用。本章先介绍PyTorch中常用的包和类的使用方法；然后介绍如何使用PyTorch中的一些自动化方法来提升代码的执行效率和简洁度；最后会通过一个综合实例，使用本章的内容解决一个实际的计算机视觉问题。

第7章一开始就是一个关于计算机视觉问题的实战，介绍了一种非常实用的深度神经网络复用方法，即迁移学习（Transfer Learning）。在掌握迁移学习的原理之后，会基于PyTorch对迁移学习进行实战，并解决比之前更复杂的计算机视觉问题。对实战代码的解析会贯穿本章，让读者更深刻地理解代码。

第8章讲解如何基于PyTorch实战图像风格迁移（Neural Style）。通过对本章的学习，读者会发现，利用卷积神经网络不仅能处理图片分类问题，只要有想法和创意，还能做更多、更有趣的事情。

第9章介绍一种多模型融合方法，在现有的模型遭遇性能提升瓶颈时，可通过搭建一种经过科学融合的新模型达到超过预期的泛化能力。本章依然会基于PyTorch对多模型融合方法进行实战。

第10章介绍一种区别于卷积神经网络的新神经网络结构，即循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）。不同于卷积神经网络强大的图像特征提取能力，循环神经网络主要用于处理有序输入的数据。为了方便读者理解模型如何对有序数据进行处理，本章会基于PyTorch使用循环神经网络来处理一个计算机视觉问题。

第11章讲解自动编码器，它是一种使用非监督学习方法的神经网络。自编码器能够实现很多功能，本章会选取一个图像去噪问题来进行自动编码器实战。

本书前6章的内容可作为后5章的铺垫，前6章的知识偏向基础和理论，不过，只有掌握了这些内容，才能从容应对后5章的实战。这个循序渐进的过程会让读者对知识的理解更深刻，技能提升更迅速。

人工智能在近几年大热，网络上的相关资料良莠不齐且没有体系，即使有优秀的干货，对于基础薄弱的初学者来说起点也太高。本书也是出于对这一现状的考虑，通过从基础到实战、由浅入深的过程，让读者基于PyTorch来使用深度学习方法实际解决一些计算机视觉相关的问题，这样，读者在获取知识的过程中会更有成就感，学起来也会更积极、主动。

感谢家人的鼓励和支持，也感谢张国霞编辑的帮助和付出，笔者才能以更好的方式将这部作品呈现在读者的面前。希望读者能遵从敏捷学习的思路，多实战、多思考并不断进步。在本书中会有很多实例，读者可以举一反三、不断实践，在发现问题时要多思考，毕竟本书涉及的内容有限，若想让自己的能力得到更高层次的提升，则需要获取更多的资料来充实自己。

唐进民

2018年5月

穿越视觉的藩篱：深度学习赋能的图像世界 这是一本旨在带领读者深入探索计算机视觉领域奥秘的实践指南。我们将一起揭开图像数据背后隐藏的模式，理解机器如何“看懂”世界，并掌握运用前沿深度学习技术解决复杂视觉任务的强大能力。本书不仅仅是一本技术手册，更是一场思维的拓展，一次对智能边界的求索。 第一部分：视觉的基石——从基础到进阶 在踏上深度学习的征程之前，我们需要牢固构建对计算机视觉基础概念的理解。本部分将从最核心的图像处理技术出发，为读者打下坚实的基础。 图像的本质与表示： 我们将深入探讨数字图像是如何由像素组成的，不同颜色空间（如RGB、灰度、HSV）的特点及其应用场景。理解图像的颜色模型、亮度、对比度等属性，是后续所有图像分析的前提。 经典的图像处理技术： 在深度学习成为主流之前，传统的图像处理技术在计算机视觉领域扮演了至关重要的角色。我们将回顾并实践一些经典而有效的技术，包括： 滤波与增强： 学习如何使用各种滤波器（如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子）来去除噪声、平滑图像，以及如何通过直方图均衡化、对比度拉伸等方法来增强图像的视觉效果，突出关键信息。 边缘检测： 掌握Canny、Sobel、Laplacian等边缘检测算法的原理与应用，理解它们如何捕捉图像中亮度或颜色发生剧烈变化的关键区域，这对于物体识别、形状分析至关重要。 形态学操作： 学习腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等形态学基本操作，它们在二值图像处理中尤为有效，常用于去除小噪声、连接断裂的线条、填充小的空洞等。 特征提取： 探索SIFT、SURF、ORB等经典特征提取算法，理解它们如何从图像中提取具有鲁棒性的关键点和描述符，为图像匹配、目标跟踪等任务奠定基础。虽然深度学习在特征提取上已取得巨大突破，但理解这些经典方法有助于我们更深刻地认识特征的本质。 数学与几何的视角： 计算机视觉离不开数学的支持。我们将梳理与图像处理相关的线性代数、微积分、概率论等基础知识，特别是矩阵运算、导数、梯度下降等概念，它们是理解深度学习模型运作原理的关键。此外，透视几何、相机模型、投影变换等概念也将被引入，为理解三维重建、姿态估计等高级应用铺平道路。 第二部分：深度学习的觉醒——神经网络的强大力量 随着深度学习的兴起，计算机视觉领域迎来了前所未有的变革。本部分将聚焦于深度学习的核心模型——神经网络，带领读者一步步构建和理解能够学习图像特征的强大模型。 神经网络基础： 从最简单的感知机开始，逐步过渡到多层感知机（MLP），理解神经元、激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的作用，以及前向传播与反向传播算法如何驱动网络的学习。 卷积神经网络（CNN）的魔力： CNN是当前计算机视觉领域最成功的模型架构。我们将深入剖析CNN的核心组成部分： 卷积层： 理解卷积操作如何通过滤波器提取图像的局部特征，以及不同大小的卷积核、步长、填充（padding）等参数对特征提取的影响。 池化层： 学习最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）如何降低特征图的维度，增强模型的鲁棒性，并减小计算量。 全连接层： 理解全连接层如何整合卷积层提取的特征，并进行最终的分类或回归任务。 经典CNN架构剖析： 我们将学习并实践一些里程碑式的CNN架构，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception）以及ResNet。通过分析它们的结构设计、创新点以及在ImageNet等数据集上的表现，读者将深刻理解不同架构的演进思路和优势。 数据预处理与增强： 高质量的数据是训练出优秀模型的基石。我们将学习各种数据预处理技术，如归一化、中心化，以及数据增强技术（如随机裁剪、翻转、旋转、颜色抖动、Cutout、Mixup等），这些技术能够有效扩充训练数据集，提高模型的泛化能力，并降低过拟合的风险。 损失函数与优化器： 理解不同任务所需的损失函数（如交叉熵损失、均方误差损失）以及优化算法（如SGD、Adam、RMSprop）的工作原理，掌握如何选择合适的损失函数和优化器来加速模型的收敛并达到更好的性能。 第三部分：实战出真知——计算机视觉的关键应用 掌握了深度学习的模型和技术，我们便可以开始将它们应用于解决实际的计算机视觉问题。本部分将带领读者逐一攻克计算机视觉的经典任务，并通过丰富的代码示例，让理论知识落地。 图像分类： 这是最基础的视觉任务之一。我们将从零开始，使用CNN模型训练一个能够区分不同类别图像的分类器，例如识别猫狗、识别花卉等。我们将讨论如何评估分类模型的性能，如准确率、精确率、召回率、F1分数以及混淆矩阵。 目标检测： 识别图像中的物体并确定其位置。我们将探索两大类主流的目标检测算法： 两阶段检测器： 如Faster R-CNN及其变种，理解区域提议网络（RPN）如何高效生成候选区域，以及后续的分类和回归过程。 单阶段检测器： 如YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector），理解它们如何一次性完成目标的定位和分类，实现更高的检测速度。我们将实践这些模型，并学习如何使用COCO、PASCAL VOC等数据集进行训练和评估。 语义分割与实例分割： 语义分割： 将图像中的每个像素分配到一个预定义的类别。我们将学习FCN（Fully Convolutional Network）、U-Net等经典语义分割模型，理解它们如何通过上采样和跳跃连接来恢复图像分辨率。 实例分割： 不仅区分像素所属的类别，还要区分同一类别的不同实例。我们将介绍Mask R-CNN等模型，理解它如何在目标检测的基础上，为每个检测到的目标生成精确的像素级掩码。 图像生成： 生成对抗网络（GAN）： 学习GAN的基本原理，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈。我们将深入研究DCGAN、StyleGAN等经典GAN模型，并实践使用GAN来生成逼真的图像，如人脸、风景等。 变分自编码器（VAE）： 理解VAE如何通过学习数据的潜在表示来生成新的样本，探索其在图像重构、风格迁移等方面的应用。 迁移学习与模型部署： 迁移学习： 学习如何利用在大型数据集上预训练好的模型（如ImageNet上的模型）作为起点，快速适应新的视觉任务，极大地节省了训练时间和计算资源。 模型优化与部署： 探讨如何对训练好的模型进行优化，使其能够在资源受限的设备上高效运行，如模型剪枝、量化等技术。我们将简要介绍模型部署到移动端或服务器端的流程。 第四部分：前沿探索与未来展望 计算机视觉领域日新月异，本部分将带领读者了解一些当前热门的研究方向和未来的发展趋势。 Transformer在视觉领域的应用： 随着Transformer模型在自然语言处理领域的巨大成功，它也逐渐被引入计算机视觉领域，如Vision Transformer（ViT）。我们将探讨Transformer如何处理图像数据，以及它在图像分类、目标检测等任务上的潜力。 自监督学习与无监督学习： 探索在缺乏标注数据的情况下，如何让模型从海量无标签数据中学习有用的视觉表示。 多模态学习： 结合图像与其他信息（如文本、语音）进行联合学习，实现更智能的视觉理解，例如图像字幕生成、视觉问答等。 可解释性AI（XAI）与模型鲁棒性： 关注如何让深度学习模型更加透明、可信，并提高模型在对抗性攻击下的鲁棒性。 本书的编写宗旨是理论与实践并重。每一章都将伴随精炼的代码示例，帮助读者动手实践，亲身体验深度学习在计算机视觉领域强大的应用能力。无论您是希望进入计算机视觉领域的研究者、开发者，还是对人工智能充满好奇的学习者，本书都将是您探索图像智能世界、开启视觉智能新篇章的得力助手。让我们一同踏上这场激动人心的视觉探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

这本书刚拿到手，纸质感觉挺不错的，封面设计我也挺喜欢，简洁大方，让人一眼就能感受到它关于深度学习的主题。我平时对计算机视觉这块儿一直很感兴趣，特别是最近几年深度学习在这领域的发展真是太迅猛了，各种新技术层出不穷，看得我眼花缭乱。而PyTorch作为目前最流行的深度学习框架之一，学习它的实战应用我觉得是非常有必要的。我看了一下目录，感觉覆盖了挺多我想要了解的内容，从基础的图像处理到复杂的模型构建，都好像有所涉及。我特别期待它在模型训练和调参方面能有一些深入的讲解，因为这块儿往往是实践中最容易遇到瓶颈的地方。而且，如果有实际的项目案例贯穿始终，那就更好了，能帮助我更好地理解理论知识的应用。希望这本书能让我对PyTorch在计算机视觉领域的应用有一个更清晰、更系统的认识，并且能真正上手实践，做出一些有意思的东西来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，正值我准备转型进入计算机视觉领域之际。我过往的工作经验主要集中在其他软件开发领域，对于深度学习和PyTorch都还处于学习阶段。我选择这本书，是因为它的标题直接点明了核心技术——PyTorch，以及应用领域——计算机视觉，并且强调了“实战”的重要性，这正是我当前最需要的。我希望这本书能够提供一套系统化的学习路径，从PyTorch的基础语法入手，逐步深入到如何在计算机视觉任务中应用它。我关注的重点在于，书中是否能够提供清晰的、可执行的代码示例，并且对这些代码的每一个环节进行详尽的解释，让我能够理解其背后的原理。如果书中能够覆盖到一些主流的计算机视觉应用场景，比如图像分类、物体检测、人脸识别等，并给出相应的PyTorch实现，那么这本书的实用价值将大大提升。此外，对于模型训练过程中可能遇到的常见问题，比如过拟合、欠拟合等，以及相应的解决方案，我也希望书中能够有所提及。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对人工智能领域充满好奇的业余爱好者，虽然没有专业的背景，但一直对深度学习在图像识别方面的能力感到惊叹。看到《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》这本书，我觉得这是一个很好的入门机会。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，把复杂的深度学习概念解释清楚，并且能够通过PyTorch这个工具，让我亲手体验到构建和训练模型的乐趣。我关注的是书中是否有清晰的步骤指导，即使是像我这样初学者，也能跟着一步步操作。比如，如何安装PyTorch，如何加载和处理图像数据，如何构建简单的神经网络模型，以及如何让模型“学会”识别图像。如果书中能提供一些小巧但完整的项目示例，让我能够看到从零开始到一个能工作的模型的整个过程，那将是极大的鼓舞。我特别希望能够通过这本书，建立起对计算机视觉和深度学习的基本认知，并且能够对PyTorch产生初步的了解和兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定深度学习基础的开发者，我一直在寻找一本能够帮助我快速上手PyTorch在计算机视觉领域进行开发的工具书。这本书的书名《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》恰好击中了我的需求点。我希望这本书能够不仅仅停留在基础概念的介绍，而是能够深入到如何利用PyTorch的强大功能去解决实际的计算机视觉问题。比如，如何有效地进行模型训练和优化，如何处理大规模数据集，以及如何利用预训练模型来加速开发流程。我特别期待书中能够包含一些关于目标检测、图像分割、图像生成等热门领域的实战案例，并且提供清晰的代码实现和详细的讲解。另外，对于模型的性能评估和调优，我也希望书中能有比较深入的探讨，因为在实际项目中，这往往是决定模型好坏的关键。如果这本书能够提供一些关于模型部署的建议，那就更完美了，毕竟最终的应用是检验学习成果的重要标准。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》，首先就被它专业的调性所吸引。我是一名在校研究生，研究方向正好涉及图像识别，对于深度学习和PyTorch一直抱有浓厚的兴趣，但总觉得理论学了不少，实操起来总差点意思。市面上关于PyTorch的书籍也不少，但很多要么过于理论化，要么例子不够贴近实际应用。这本书的标题“实战”两个字，让我眼前一亮，我非常希望它能提供一些贴近工业界需求的案例，能够让我从零开始，一步步搭建起自己的模型，解决实际问题。我特别关注书中是否会对一些经典模型，比如CNN、RNN、Transformer等在计算机视觉中的具体应用做详细的解析，并且能够指导我们如何用PyTorch去实现它们。此外，数据的预处理、模型评估、部署等环节的讲解是否到位，也是我非常看重的。如果书中能够提供一些代码示例，并且解释得清晰易懂，那将是对我学习最大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

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谢谢你们的

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