深度學習之PyTorch實戰計算機視覺 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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唐進民 著

圖書標籤:

• 深度學習
• PyTorch
• 計算機視覺
• 圖像識彆
• 捲積神經網絡
• 目標檢測
• 圖像分割
• 模型部署
• 實戰
• 開源框架

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121341441

版次：1

商品編碼：12356941

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-06-01

用紙：膠版紙

頁數：284

字數：370000

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：本書麵嚮對深度學習技術感興趣，但是相關基礎知識較為薄弱或者零基礎的讀者。

作者的文筆很好，對深度學習、Python、PyTorch、神經網絡、遷移學習及相關數學知識講解透徹，使書中的內容很好理解。

全書的架構也很好，學習下來，對深度學習的整個脈絡都掌握得很清晰，可以說一本書通俗易懂地講到瞭PyTorch實戰計算機視覺所涉及的方方麵麵。

這是一本零基礎入門書，希望能幫助您更好地入門並進階深度學習。

內容簡介

計算機視覺、自然語言處理和語音識彆是目前深度學習領域很熱門的三大應用方嚮，《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》旨在幫助零基礎或基礎較為薄弱的讀者入門深度學習，達到能夠獨立使用深度學習知識處理計算機視覺問題的水平。通過閱讀本書，讀者將學到人工智能的基礎概念及Python 編程技能，掌握PyTorch 的使用方法，學到深度學習相關的理論知識，比如捲積神經網絡、循環神經網絡、自動編碼器，等等。在掌握深度學習理論和編程技能之後，讀者還會學到如何基於PyTorch 深度學習框架實戰計算機視覺。《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》中的大量實例可讓讀者在循序漸進地學習的同時，不斷地獲得成就感。

《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》麵嚮對深度學習技術感興趣、但是相關基礎知識較為薄弱或者零基礎的讀者。

作者簡介

唐進民，深入理解深度學習與計算機視覺知識體係，有紮實的Python、PyTorch和數學功底，長期活躍於GitHub、知乎等平颱，並分享與深度學習相關的文章，具有一定的閱讀量和人氣。此前在某AI在綫教育平颱兼職機器學習入門Mentor，輔導新學員入門機器學習和深度學習。

目錄

第1章 淺談人工智能、神經網絡和計算機視覺 1

1.1 人工還是智能 1

1.2 人工智能的三起兩落 2

1.2.1 兩起兩落 2

1.2.2 捲土重來 3

1.3 神經網絡簡史 5

1.3.1 生物神經網絡和人工神經網絡 5

1.3.2 M-P模型 6

1.3.3 感知機的誕生 9

1.3.4 你好，深度學習 10

1.4 計算機視覺 11

1.5 深度學習+ 12

1.5.1 圖片分類 12

1.5.2 圖像的目標識彆和語義分割 13

1.5.3 自動駕駛 13

1.5.4 圖像風格遷移 14

第2章 相關的數學知識 15

2.1 矩陣運算入門 15

2.1.1 標量、嚮量、矩陣和張量 15

2.1.2 矩陣的轉置 17

2.1.3 矩陣的基本運算 18

2.2 導數求解 22

2.2.1 一階導數的幾何意義 23

2.2.2 初等函數的求導公式 24

2.2.3 初等函數的和、差、積、商求導 26

2.2.4 復閤函數的鏈式法則 27

第3章 深度神經網絡基礎 29

3.1 監督學習和無監督學習 29

3.1.1 監督學習 30

3.1.2 無監督學習 32

3.1.3 小結 33

3.2 欠擬閤和過擬閤 34

3.2.1 欠擬閤 34

3.2.2 過擬閤 35

3.3 後嚮傳播 36

3.4 損失和優化 38

3.4.1 損失函數 38

3.4.2 優化函數 39

3.5 激活函數 42

3.5.1 Sigmoid 44

3.5.2 tanh 45

3.5.3 ReLU 46

3.6 本地深度學習工作站 47

3.6.1 GPU和CPU 47

3.6.2 配置建議 49

第4章 捲積神經網絡 51

4.1 捲積神經網絡基礎 51

4.1.1 捲積層 51

4.1.2 池化層 54

4.1.3 全連接層 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基礎 72

5.1 Python簡介 72

5.2 Jupyter Notebook 73

5.2.1 Anaconda的安裝與使用 73

5.2.2 環境管理 76

5.2.3 環境包管理 77

5.2.4 Jupyter Notebook的安裝 79

5.2.5 Jupyter Notebook的使用 80

5.2.6 Jupyter Notebook常用的快捷鍵 86

5.3 Python入門 88

5.3.1 Python的基本語法 88

5.3.2 Python變量 92

5.3.3 常用的數據類型 94

5.3.4 Python運算 99

5.3.5 Python條件判斷語句 107

5.3.6 Python循環語句 109

5.3.7 Python中的函數 113

5.3.8 Python中的類 116

5.4 Python中的NumPy 119

5.4.1 NumPy的安裝 119

5.4.2 多維數組 119

5.4.3 多維數組的基本操作 125

5.5 Python中的Matplotlib 133

5.5.1 Matplotlib的安裝 133

5.5.2 創建圖 133

第6章 PyTorch基礎 142

6.1 PyTorch中的Tensor 142

6.1.1 Tensor的數據類型 143

6.1.2 Tensor的運算 146

6.1.3 搭建一個簡易神經網絡 153

6.2 自動梯度 156

6.2.1 torch.autograd和Variable 156

6.2.2 自定義傳播函數 159

6.3 模型搭建和參數優化 162

6.3.1 PyTorch之torch.nn 162

6.3.2 PyTorch之torch.optim 167

6.4 實戰手寫數字識彆 169

6.4.1 torch和torchvision 170

6.4.2 PyTorch之torch.transforms 171

6.4.3 數據預覽和數據裝載 173

6.4.4 模型搭建和參數優化 174

第7章 遷移學習 180

7.1 遷移學習入門 180

7.2 數據集處理 181

7.2.1 驗證數據集和測試數據集 182

7.2.2 數據預覽 182

7.3 模型搭建和參數優化 185

7.3.1 自定義VGGNet 185

7.3.2 遷移VGG16 196

7.3.3 遷移ResNet50 203

7.4 小結 219

第8章 圖像風格遷移實戰 220

8.1 風格遷移入門 220

8.2 PyTorch圖像風格遷移實戰 222

8.2.1 圖像的內容損失 222

8.2.2 圖像的風格損失 223

8.2.3 模型搭建和參數優化 224

8.2.4 訓練新定義的捲積神經網絡 226

8.3 小結 232

第9章 多模型融閤 233

9.1 多模型融閤入門 233

9.1.1 結果多數錶決 234

9.1.2 結果直接平均 236

9.1.3 結果加權平均 237

9.2 PyTorch之多模型融閤實戰 239

9.3 小結 246

第10章 循環神經網絡 247

10.1 循環神經網絡入門 247

10.2 PyTorch之循環神經網絡實戰 249

10.3 小結 257

第11章 自動編碼器 258

11.1 自動編碼器入門 258

11.2 PyTorch之自動編碼實戰 259

11.2.1 通過綫性變換實現自動編碼器模型 260

11.2.2 通過捲積變換實現自動編碼器模型 267

11.3 小結 273

前言/序言

“人工智能”（Artificial Intelligence，簡稱AI）一詞在很久以前就有瞭，被大眾津津樂道卻是近幾年的事情，這和機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）等技術的崛起有著韆絲萬縷的聯係，而這一切又得益於大數據的發展和計算機處理性能的不斷提升。

本書將帶領讀者瞭解人工智能的相關技術和發展近況，通過一些實例來掌握必備的技能，並能夠獨立使用相關技術完成對計算機視覺問題的分析和處理。本書各個章節的知識要點如下。

第1章主要介紹人工智能、神經網絡和計算機視覺的發展曆史，讓讀者對這一領域有一個全麵的認識。

第2章主要介紹在理解和掌握後麵章節的內容時需要用到的數學知識，以及在實戰操作的過程中進行環境搭建及安裝相關軟件的方法。本書中數學相關的大部分知識都集中在本章中，其主要目的是讓讀者先對這個領域的知識産生興趣，這樣纔能更好地深入學習和研究。在本章中不會插入大量的數學公式，這樣做會讓初學者望而卻步，在不斷消化公式的過程中喪失學習興趣和動力。通過不斷實戰來學習，可以纍積成就感，這種自頂嚮下的方式不失為一種更好的學習方法。

第3章主要介紹在學習神經網絡的過程中會經常遇到的一些概念和定義。比如後嚮傳播（Back Propagation）、激活函數（Activation Function）、監督學習（Supervised Learning）、無監督學習（Unsupervised Learning），等等，這也是為之後學習深度神經網絡做準備。在搭建一個完整的深度神經網絡模型時，就需要不斷地用到本章的內容瞭。

第4章主要介紹深度神經網絡中的捲積神經網絡（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）。首先介紹捲積層、全連接層、池化層等相關內容，之後又列舉瞭目前主流的一些捲積神經網絡架構，並對比它們之間的相同點和不同點，以便於掌握不同的捲積神經網絡的結構和技術細節。

第5章主要介紹Python編程語言的相關知識，目的是讓讀者掌握Python語言的語法定義和使用方式，並使用Python語言進行功能代碼的編寫；還會介紹在處理計算機視覺問題時需要用到的兩個重要的Python包：NumPy和Matplotlib。本章內容豐富，而且Python語言自身就很簡單且易上手，讀者很快就能掌握Python這門編程語言。

第6章主要介紹如何使用PyTorch深度學習框架。PyTorch非常簡單易用，能夠根據我們的需求快速搭建齣我們想要的深度神經網絡模型，這在很大程度上歸功於PyTorch基於動態圖計算的特性，它與基於靜態圖計算的深度學習框架相比，有更多的優勢，比如PyTorch不僅速度快，還有許多功能強大的包可供調用。本章先介紹PyTorch中常用的包和類的使用方法；然後介紹如何使用PyTorch中的一些自動化方法來提升代碼的執行效率和簡潔度；最後會通過一個綜閤實例，使用本章的內容解決一個實際的計算機視覺問題。

第7章一開始就是一個關於計算機視覺問題的實戰，介紹瞭一種非常實用的深度神經網絡復用方法，即遷移學習（Transfer Learning）。在掌握遷移學習的原理之後，會基於PyTorch對遷移學習進行實戰，並解決比之前更復雜的計算機視覺問題。對實戰代碼的解析會貫穿本章，讓讀者更深刻地理解代碼。

第8章講解如何基於PyTorch實戰圖像風格遷移（Neural Style）。通過對本章的學習，讀者會發現，利用捲積神經網絡不僅能處理圖片分類問題，隻要有想法和創意，還能做更多、更有趣的事情。

第9章介紹一種多模型融閤方法，在現有的模型遭遇性能提升瓶頸時，可通過搭建一種經過科學融閤的新模型達到超過預期的泛化能力。本章依然會基於PyTorch對多模型融閤方法進行實戰。

第10章介紹一種區彆於捲積神經網絡的新神經網絡結構，即循環神經網絡（Recurrent Neural Network，簡稱RNN）。不同於捲積神經網絡強大的圖像特徵提取能力，循環神經網絡主要用於處理有序輸入的數據。為瞭方便讀者理解模型如何對有序數據進行處理，本章會基於PyTorch使用循環神經網絡來處理一個計算機視覺問題。

第11章講解自動編碼器，它是一種使用非監督學習方法的神經網絡。自編碼器能夠實現很多功能，本章會選取一個圖像去噪問題來進行自動編碼器實戰。

本書前6章的內容可作為後5章的鋪墊，前6章的知識偏嚮基礎和理論，不過，隻有掌握瞭這些內容，纔能從容應對後5章的實戰。這個循序漸進的過程會讓讀者對知識的理解更深刻，技能提升更迅速。

人工智能在近幾年大熱，網絡上的相關資料良莠不齊且沒有體係，即使有優秀的乾貨，對於基礎薄弱的初學者來說起點也太高。本書也是齣於對這一現狀的考慮，通過從基礎到實戰、由淺入深的過程，讓讀者基於PyTorch來使用深度學習方法實際解決一些計算機視覺相關的問題，這樣，讀者在獲取知識的過程中會更有成就感，學起來也會更積極、主動。

感謝傢人的鼓勵和支持，也感謝張國霞編輯的幫助和付齣，筆者纔能以更好的方式將這部作品呈現在讀者的麵前。希望讀者能遵從敏捷學習的思路，多實戰、多思考並不斷進步。在本書中會有很多實例，讀者可以舉一反三、不斷實踐，在發現問題時要多思考，畢竟本書涉及的內容有限，若想讓自己的能力得到更高層次的提升，則需要獲取更多的資料來充實自己。

唐進民

2018年5月

穿越視覺的藩籬：深度學習賦能的圖像世界 這是一本旨在帶領讀者深入探索計算機視覺領域奧秘的實踐指南。我們將一起揭開圖像數據背後隱藏的模式，理解機器如何“看懂”世界，並掌握運用前沿深度學習技術解決復雜視覺任務的強大能力。本書不僅僅是一本技術手冊，更是一場思維的拓展，一次對智能邊界的求索。 第一部分：視覺的基石——從基礎到進階 在踏上深度學習的徵程之前，我們需要牢固構建對計算機視覺基礎概念的理解。本部分將從最核心的圖像處理技術齣發，為讀者打下堅實的基礎。 圖像的本質與錶示： 我們將深入探討數字圖像是如何由像素組成的，不同顔色空間（如RGB、灰度、HSV）的特點及其應用場景。理解圖像的顔色模型、亮度、對比度等屬性，是後續所有圖像分析的前提。 經典的圖像處理技術： 在深度學習成為主流之前，傳統的圖像處理技術在計算機視覺領域扮演瞭至關重要的角色。我們將迴顧並實踐一些經典而有效的技術，包括： 濾波與增強： 學習如何使用各種濾波器（如高斯濾波、中值濾波、Sobel算子）來去除噪聲、平滑圖像，以及如何通過直方圖均衡化、對比度拉伸等方法來增強圖像的視覺效果，突齣關鍵信息。 邊緣檢測： 掌握Canny、Sobel、Laplacian等邊緣檢測算法的原理與應用，理解它們如何捕捉圖像中亮度或顔色發生劇烈變化的關鍵區域，這對於物體識彆、形狀分析至關重要。 形態學操作： 學習腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等形態學基本操作，它們在二值圖像處理中尤為有效，常用於去除小噪聲、連接斷裂的綫條、填充小的空洞等。 特徵提取： 探索SIFT、SURF、ORB等經典特徵提取算法，理解它們如何從圖像中提取具有魯棒性的關鍵點和描述符，為圖像匹配、目標跟蹤等任務奠定基礎。雖然深度學習在特徵提取上已取得巨大突破，但理解這些經典方法有助於我們更深刻地認識特徵的本質。 數學與幾何的視角： 計算機視覺離不開數學的支持。我們將梳理與圖像處理相關的綫性代數、微積分、概率論等基礎知識，特彆是矩陣運算、導數、梯度下降等概念，它們是理解深度學習模型運作原理的關鍵。此外，透視幾何、相機模型、投影變換等概念也將被引入，為理解三維重建、姿態估計等高級應用鋪平道路。 第二部分：深度學習的覺醒——神經網絡的強大力量 隨著深度學習的興起，計算機視覺領域迎來瞭前所未有的變革。本部分將聚焦於深度學習的核心模型——神經網絡，帶領讀者一步步構建和理解能夠學習圖像特徵的強大模型。 神經網絡基礎： 從最簡單的感知機開始，逐步過渡到多層感知機（MLP），理解神經元、激活函數（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的作用，以及前嚮傳播與反嚮傳播算法如何驅動網絡的學習。 捲積神經網絡（CNN）的魔力： CNN是當前計算機視覺領域最成功的模型架構。我們將深入剖析CNN的核心組成部分： 捲積層： 理解捲積操作如何通過濾波器提取圖像的局部特徵，以及不同大小的捲積核、步長、填充（padding）等參數對特徵提取的影響。 池化層： 學習最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）如何降低特徵圖的維度，增強模型的魯棒性，並減小計算量。 全連接層： 理解全連接層如何整閤捲積層提取的特徵，並進行最終的分類或迴歸任務。 經典CNN架構剖析： 我們將學習並實踐一些裏程碑式的CNN架構，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception）以及ResNet。通過分析它們的結構設計、創新點以及在ImageNet等數據集上的錶現，讀者將深刻理解不同架構的演進思路和優勢。 數據預處理與增強： 高質量的數據是訓練齣優秀模型的基石。我們將學習各種數據預處理技術，如歸一化、中心化，以及數據增強技術（如隨機裁剪、翻轉、鏇轉、顔色抖動、Cutout、Mixup等），這些技術能夠有效擴充訓練數據集，提高模型的泛化能力，並降低過擬閤的風險。 損失函數與優化器： 理解不同任務所需的損失函數（如交叉熵損失、均方誤差損失）以及優化算法（如SGD、Adam、RMSprop）的工作原理，掌握如何選擇閤適的損失函數和優化器來加速模型的收斂並達到更好的性能。 第三部分：實戰齣真知——計算機視覺的關鍵應用 掌握瞭深度學習的模型和技術，我們便可以開始將它們應用於解決實際的計算機視覺問題。本部分將帶領讀者逐一攻剋計算機視覺的經典任務，並通過豐富的代碼示例，讓理論知識落地。 圖像分類： 這是最基礎的視覺任務之一。我們將從零開始，使用CNN模型訓練一個能夠區分不同類彆圖像的分類器，例如識彆貓狗、識彆花卉等。我們將討論如何評估分類模型的性能，如準確率、精確率、召迴率、F1分數以及混淆矩陣。 目標檢測： 識彆圖像中的物體並確定其位置。我們將探索兩大類主流的目標檢測算法： 兩階段檢測器： 如Faster R-CNN及其變種，理解區域提議網絡（RPN）如何高效生成候選區域，以及後續的分類和迴歸過程。 單階段檢測器： 如YOLO（You Only Look Once）係列和SSD（Single Shot MultiBox Detector），理解它們如何一次性完成目標的定位和分類，實現更高的檢測速度。我們將實踐這些模型，並學習如何使用COCO、PASCAL VOC等數據集進行訓練和評估。 語義分割與實例分割： 語義分割： 將圖像中的每個像素分配到一個預定義的類彆。我們將學習FCN（Fully Convolutional Network）、U-Net等經典語義分割模型，理解它們如何通過上采樣和跳躍連接來恢復圖像分辨率。 實例分割： 不僅區分像素所屬的類彆，還要區分同一類彆的不同實例。我們將介紹Mask R-CNN等模型，理解它如何在目標檢測的基礎上，為每個檢測到的目標生成精確的像素級掩碼。 圖像生成： 生成對抗網絡（GAN）： 學習GAN的基本原理，包括生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）之間的博弈。我們將深入研究DCGAN、StyleGAN等經典GAN模型，並實踐使用GAN來生成逼真的圖像，如人臉、風景等。 變分自編碼器（VAE）： 理解VAE如何通過學習數據的潛在錶示來生成新的樣本，探索其在圖像重構、風格遷移等方麵的應用。 遷移學習與模型部署： 遷移學習： 學習如何利用在大型數據集上預訓練好的模型（如ImageNet上的模型）作為起點，快速適應新的視覺任務，極大地節省瞭訓練時間和計算資源。 模型優化與部署： 探討如何對訓練好的模型進行優化，使其能夠在資源受限的設備上高效運行，如模型剪枝、量化等技術。我們將簡要介紹模型部署到移動端或服務器端的流程。 第四部分：前沿探索與未來展望 計算機視覺領域日新月異，本部分將帶領讀者瞭解一些當前熱門的研究方嚮和未來的發展趨勢。 Transformer在視覺領域的應用： 隨著Transformer模型在自然語言處理領域的巨大成功，它也逐漸被引入計算機視覺領域，如Vision Transformer（ViT）。我們將探討Transformer如何處理圖像數據，以及它在圖像分類、目標檢測等任務上的潛力。 自監督學習與無監督學習： 探索在缺乏標注數據的情況下，如何讓模型從海量無標簽數據中學習有用的視覺錶示。 多模態學習： 結閤圖像與其他信息（如文本、語音）進行聯閤學習，實現更智能的視覺理解，例如圖像字幕生成、視覺問答等。 可解釋性AI（XAI）與模型魯棒性： 關注如何讓深度學習模型更加透明、可信，並提高模型在對抗性攻擊下的魯棒性。 本書的編寫宗旨是理論與實踐並重。每一章都將伴隨精煉的代碼示例，幫助讀者動手實踐，親身體驗深度學習在計算機視覺領域強大的應用能力。無論您是希望進入計算機視覺領域的研究者、開發者，還是對人工智能充滿好奇的學習者，本書都將是您探索圖像智能世界、開啓視覺智能新篇章的得力助手。讓我們一同踏上這場激動人心的視覺探索之旅！

評分☆☆☆☆☆

作為一名有一定深度學習基礎的開發者，我一直在尋找一本能夠幫助我快速上手PyTorch在計算機視覺領域進行開發的工具書。這本書的書名《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》恰好擊中瞭我的需求點。我希望這本書能夠不僅僅停留在基礎概念的介紹，而是能夠深入到如何利用PyTorch的強大功能去解決實際的計算機視覺問題。比如，如何有效地進行模型訓練和優化，如何處理大規模數據集，以及如何利用預訓練模型來加速開發流程。我特彆期待書中能夠包含一些關於目標檢測、圖像分割、圖像生成等熱門領域的實戰案例，並且提供清晰的代碼實現和詳細的講解。另外，對於模型的性能評估和調優，我也希望書中能有比較深入的探討，因為在實際項目中，這往往是決定模型好壞的關鍵。如果這本書能夠提供一些關於模型部署的建議，那就更完美瞭，畢竟最終的應用是檢驗學習成果的重要標準。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，正值我準備轉型進入計算機視覺領域之際。我過往的工作經驗主要集中在其他軟件開發領域，對於深度學習和PyTorch都還處於學習階段。我選擇這本書，是因為它的標題直接點明瞭核心技術——PyTorch，以及應用領域——計算機視覺，並且強調瞭“實戰”的重要性，這正是我當前最需要的。我希望這本書能夠提供一套係統化的學習路徑，從PyTorch的基礎語法入手，逐步深入到如何在計算機視覺任務中應用它。我關注的重點在於，書中是否能夠提供清晰的、可執行的代碼示例，並且對這些代碼的每一個環節進行詳盡的解釋，讓我能夠理解其背後的原理。如果書中能夠覆蓋到一些主流的計算機視覺應用場景，比如圖像分類、物體檢測、人臉識彆等，並給齣相應的PyTorch實現，那麼這本書的實用價值將大大提升。此外，對於模型訓練過程中可能遇到的常見問題，比如過擬閤、欠擬閤等，以及相應的解決方案，我也希望書中能夠有所提及。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》，首先就被它專業的調性所吸引。我是一名在校研究生，研究方嚮正好涉及圖像識彆，對於深度學習和PyTorch一直抱有濃厚的興趣，但總覺得理論學瞭不少，實操起來總差點意思。市麵上關於PyTorch的書籍也不少，但很多要麼過於理論化，要麼例子不夠貼近實際應用。這本書的標題“實戰”兩個字，讓我眼前一亮，我非常希望它能提供一些貼近工業界需求的案例，能夠讓我從零開始，一步步搭建起自己的模型，解決實際問題。我特彆關注書中是否會對一些經典模型，比如CNN、RNN、Transformer等在計算機視覺中的具體應用做詳細的解析，並且能夠指導我們如何用PyTorch去實現它們。此外，數據的預處理、模型評估、部署等環節的講解是否到位，也是我非常看重的。如果書中能夠提供一些代碼示例，並且解釋得清晰易懂，那將是對我學習最大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書剛拿到手，紙質感覺挺不錯的，封麵設計我也挺喜歡，簡潔大方，讓人一眼就能感受到它關於深度學習的主題。我平時對計算機視覺這塊兒一直很感興趣，特彆是最近幾年深度學習在這領域的發展真是太迅猛瞭，各種新技術層齣不窮，看得我眼花繚亂。而PyTorch作為目前最流行的深度學習框架之一，學習它的實戰應用我覺得是非常有必要的。我看瞭一下目錄，感覺覆蓋瞭挺多我想要瞭解的內容，從基礎的圖像處理到復雜的模型構建，都好像有所涉及。我特彆期待它在模型訓練和調參方麵能有一些深入的講解，因為這塊兒往往是實踐中最容易遇到瓶頸的地方。而且，如果有實際的項目案例貫穿始終，那就更好瞭，能幫助我更好地理解理論知識的應用。希望這本書能讓我對PyTorch在計算機視覺領域的應用有一個更清晰、更係統的認識，並且能真正上手實踐，做齣一些有意思的東西來。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對人工智能領域充滿好奇的業餘愛好者，雖然沒有專業的背景，但一直對深度學習在圖像識彆方麵的能力感到驚嘆。看到《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》這本書，我覺得這是一個很好的入門機會。我希望這本書能夠用通俗易懂的語言，把復雜的深度學習概念解釋清楚，並且能夠通過PyTorch這個工具，讓我親手體驗到構建和訓練模型的樂趣。我關注的是書中是否有清晰的步驟指導，即使是像我這樣初學者，也能跟著一步步操作。比如，如何安裝PyTorch，如何加載和處理圖像數據，如何構建簡單的神經網絡模型，以及如何讓模型“學會”識彆圖像。如果書中能提供一些小巧但完整的項目示例，讓我能夠看到從零開始到一個能工作的模型的整個過程，那將是極大的鼓舞。我特彆希望能夠通過這本書，建立起對計算機視覺和深度學習的基本認知，並且能夠對PyTorch産生初步的瞭解和興趣。

評分☆☆☆☆☆

我為什麼喜歡在京東買東西，因為今天買明天就可以送到。我為什麼每個商品的評價都一樣，因為在京東買的東西太多太多瞭，所以我統一用段話作為評價內容。京東購物這麼久，有買到很好的産品，也有買到比較坑的産品，如果我用這段話來評價，說明這款産品沒問題，至少90分以上；而一般及以下的産品，我絕不會偷懶到復製粘貼評價，我絕對會用心的差評，這樣其他消費者在購買的時候會作為參考，會影響該商品銷量，商傢也會因此改進商品質量。

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謝謝你們的

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