深度学习之PyTorch实战计算机视觉+深度学习入门之PyTorch+框架入门与实践书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

冯超 唐进民 廖星宇 冯超 著

图书标签:

• 深度学习
• PyTorch
• 计算机视觉
• 图像处理
• 机器学习
• 框架入门
• 实践
• 神经网络
• Python
• 模型构建

店铺： 书海寻梦图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121341441

商品编码：28435401932

深度学习之PyTorch实战计算机视觉

唐进民 (作者)  

丛 书：博文视点AI系列

书 号：978-7-121-34144-1

出版日期：2018-06-01

页 数：284

开 本：16(185*235)

出版状态：正在印刷

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，本书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。本书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。

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。

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

丛书名 ：博文视点AI系列

作 译 者：廖星宇

出版时间：2017-09    千 字 数：299

版    次：01-01    页    数：232

开    本：16开

装    帧：

I S B N ：9787121326202     

换    版：

所属分类：科技 >> 计算机 >> 计算机科学

纸质书定价：￥79.0

深度学习如今已经成为了科技领域炙手可热的技术，在本书中，我们将帮助你入门深度学习的领域。本书将从人工智能的介绍入手，了解机器学习和深度学习的基础理论，并学习如何用PyTorch框架对模型进行搭建。通过阅读本书，你将会学习到机器学习中的线性回归和logistic回归，深度学习的优化方法，多层全连接神经网络，卷积神经网络，循环神经网络以及生成对抗网络，同时从零开始对PyTorch进行学习，了解PyTorch基础及如何用其进行模型的搭建，后通过实战了解前沿的研究成果和PyTorch在实际项目中的应用。

深度学习框架PyTorch：入门与实践

陈云 著

定价 65.00

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121330773

版次：1

商品编码：12261129

品牌：Broadview

出版时间：2018-01-01

作 译 者：冯超

出版时间：2017-06    千 字 数：520

版    次：01-01    页    数：360

开    本：16开

装    帧：

I S B N ：9787121317132     

换    版：

所属分类：科技 >> 计算机 >> 计算机科学

纸质书定价：￥79.0 

适读人群：本书适合对深度学习感兴趣的读者阅读，也适合有志于从事计算机视觉研究等领域的广大学生阅读，可作为深度学习的入门教材。本书特色?深入剖析卷积神经网络核心：全连接层和卷积层?深入分析Caffe源码实现架构，了解框架背后的运行机理?详尽介绍网络结构与训练细节，解密复杂运算的基本原理?经典实践场景：图像语意分割，图像生成。GAN模型的详细分析与推导?样例代码采用C++和Python两种语言编写?语言轻松幽默易于理解，特别适合初学者快速掌握深度学习核心思想

《探索计算机视觉的奥秘：从基础到前沿》 一、 引言 计算机视觉，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，从智能手机的人脸识别，到自动驾驶的精准感知，再到医疗影像的辅助诊断，其应用场景之广泛，影响力之深远，不容小觑。它赋予机器“看”的能力，理解和解释我们所处的视觉世界。本书《探索计算机视觉的奥秘：从基础到前沿》，旨在带领读者踏上一段深入探究计算机视觉核心理论、经典算法以及前沿技术的旅程。我们不局限于任何特定框架或工具，而是着重于建立坚实的理论基础，培养解决实际问题的能力，并激发读者对这一迷人领域的无限好奇心。 二、 核心内容概述 本书将系统地剖析计算机视觉的演进历程，从早期的图像处理技术，逐步深入到现代基于深度学习的强大方法。我们将循序渐进地介绍构成计算机视觉大厦的基石，并在此基础上，层层递进，探讨那些推动领域发展的关键概念和模型。 第一部分：计算机视觉基础理论与经典方法 在这一部分，我们将从最基础的图像概念入手，为读者打下坚实的理论基础。 图像的本质与表示： 深入理解数字图像是如何由像素构成的，不同颜色空间（如RGB, HSV, Lab）的特性及其应用场景。探讨灰度图像、二值图像的转换与处理。 图像预处理技术： 学习如何通过滤波（如高斯滤波、中值滤波）来去除噪声，增强图像质量。掌握对比度增强、直方图均衡化等技术，优化图像的视觉表现。 边缘检测： 探索Sobel, Prewitt, Canny等经典边缘检测算法的原理，理解它们如何识别图像中的轮廓信息，这是后续特征提取的重要前提。 特征提取与描述： 介绍SIFT, SURF, ORB等局部特征提取算法，以及HOG等全局特征描述符，理解它们如何从图像中提取具有鲁棒性的关键点和描述信息，用于图像匹配、目标识别等任务。 几何变换与校正： 学习仿射变换、透视变换等几何变换的原理，理解它们在图像校正、拼接、三维重建等场景下的应用。 立体视觉基础： 介绍双目视觉的基本原理，包括相机标定、极线搜索、视差计算等，为理解三维场景感知打下基础。 运动估计与跟踪： 探讨光流法、卡尔曼滤波等经典运动估计与跟踪算法，理解它们如何分析图像序列中物体的运动轨迹，在视频分析、目标跟踪等领域至关重要。 第二部分：深度学习在计算机视觉中的应用 随着深度学习的兴起，计算机视觉领域迎来了革命性的变革。本部分将聚焦深度学习如何赋能计算机视觉任务。 神经网络基础回顾： 简要回顾前馈神经网络、激活函数、反向传播等基本概念，为理解深度神经网络做好准备。 卷积神经网络（CNN）的架构与原理： 深入剖析CNN的核心组件，如卷积层、池化层、全连接层。理解卷积核的工作原理，感受感受野的构建过程，以及池化层在降维和特征抽象中的作用。 经典的CNN模型分析： 详细介绍AlexNet, VGGNet, GoogLeNet (Inception), ResNet等里程碑式的CNN模型，分析它们的设计思想、结构特点以及在ImageNet等数据集上取得的突破。 目标检测技术： 区域提议型方法： 讲解R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）的工作流程，理解它们如何通过区域提议网络（RPN）来提高检测效率和精度。 单阶段检测器： 介绍YOLO (You Only Look Once) 和SSD (Single Shot MultiBox Detector) 等单阶段检测算法，分析它们如何通过一次性预测边界框和类别概率来加速检测过程。 图像分割技术： 语义分割： 讲解FCN (Fully Convolutional Networks), U-Net等模型，理解它们如何实现像素级别的分类，为图像中的每个像素分配一个类别标签。 实例分割： 介绍Mask R-CNN等模型，理解它们如何在语义分割的基础上，进一步区分同一类别的不同实例。 图像生成与风格迁移： 探讨生成对抗网络（GAN）的基本原理，以及它在图像生成、超分辨率、风格迁移等方面的应用。 注意力机制与Transformer在视觉领域的应用： 介绍Transformer架构的演进，以及Vision Transformer (ViT) 等模型如何将Transformer引入计算机视觉任务，以及注意力机制如何帮助模型聚焦图像的关键区域。 第三部分：计算机视觉的前沿探索与实际应用 在掌握了基础和深度学习的应用后，我们将目光投向计算机视觉的最新发展动态和实际应用挑战。 三维计算机视觉： 深入探讨多视角几何、SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)，以及基于深度学习的三维重建技术。 视频理解： 介绍视频目标跟踪、动作识别、视频事件检测等技术，以及如何利用时空信息进行更深层次的视频分析。 自监督学习与无监督学习在视觉领域的潜力： 探索如何在没有大量标注数据的情况下，利用数据本身的结构进行学习，以及其在减少标注成本方面的优势。 模型部署与优化： 讨论如何将训练好的模型高效地部署到不同平台（如移动端、嵌入式设备），以及模型压缩、量化等优化技术。 特定领域的应用案例： 自动驾驶： 传感器融合、环境感知、路径规划中的视觉技术。 医疗影像分析： 疾病诊断、图像增强、医学图像分割。 增强现实与虚拟现实（AR/VR）： SLAM、场景理解、物体跟踪在AR/VR中的应用。 工业检测： 缺陷检测、产品质量控制。 安防监控： 人脸识别、行为分析、异常事件检测。 三、 学习方法与本书特色 本书的编写遵循严谨的逻辑性和清晰的条理性。 理论与实践相结合： 我们不仅会深入讲解算法的数学原理和模型结构，还会通过丰富的图示和案例，帮助读者直观理解。虽然本书侧重于概念的理解和理论的构建，但会为读者提供进一步实践的思路和方向。 循序渐进的学习路径： 从基础的概念引入，到经典算法的剖析，再到前沿技术的介绍，学习曲线平缓，适合不同阶段的学习者。 强调核心思想： 避免对特定框架的过度依赖，而是专注于理解每种技术背后的核心思想和解决问题的根本逻辑。 激发独立思考： 鼓励读者在理解现有技术的基础上，进行创新和拓展，提出自己的解决方案。 丰富的图示与示例： 大量使用图表、流程图、示意图等可视化元素，帮助读者更直观地理解复杂的概念。 四、 目标读者 本书适合以下人群阅读： 计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的学生： 为他们提供扎实的计算机视觉知识体系。 对计算机视觉技术充满兴趣的初学者： 帮助他们系统地入门，建立正确的学习方向。 希望深入理解计算机视觉算法的开发者： 提升技术能力，解决实际工作中的挑战。 从事相关领域研究的研究人员： 为其提供理论参考和新的研究思路。 任何对机器如何“看”的世界感到好奇的读者： 开启一段引人入胜的探索之旅。 五、 结语 计算机视觉是一个充满活力和机遇的领域。通过掌握本书介绍的知识体系，读者将能够更深刻地理解机器视觉的原理，有能力分析和解决实际问题，并为未来的技术创新打下坚实的基础。我们希望《探索计算机视觉的奥秘：从基础到前沿》能成为您在这条探索之路上的得力伙伴，激发您对计算机视觉更深层次的兴趣和探索热情。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本关于PyTorch深度学习的书，感觉像是获得了一把打开计算机视觉宝库的钥匙。我之前接触过一些机器学习的皮毛，但对于深度学习，尤其是PyTorch这个框架，始终觉得有些遥远。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它的语言风格非常平实，没有太多晦涩难懂的术语，就像一位经验丰富的朋友在耐心指导你。 我最欣赏的是书中对PyTorch核心概念的讲解。从张量（Tensor）的创建和操作，到自动微分（Autograd）的原理，再到构建神经网络的各种层，每一步都循序渐进，非常容易理解。作者通过大量简洁明了的代码示例，将抽象的概念变得生动起来。我跟着书中的例子，一步步搭建了一个简单的全连接网络，然后用它来预测一些数值。看到程序成功运行，并输出预期结果的那一刻，我真的感到非常兴奋。 更让我眼前一亮的是，这本书并没有止步于基础的框架介绍，而是迅速将焦点转移到了计算机视觉的应用上。它详细讲解了卷积神经网络（CNN）的架构，包括感受野、权值共享等关键特性，以及池化层在降维和特征提取中的作用。我跟着书中的代码，复现了一个经典的图像分类模型，并且尝试调整模型的超参数，观察结果的变化。这个过程让我对CNN的工作原理有了更深刻的认识。 此外，书中还涉及了目标检测和图像分割等更高级的计算机视觉任务。虽然我还没有深入研究这些部分，但从目录和章节介绍来看，它们都提供了详细的理论讲解和相应的PyTorch实现。这让我对接下来的学习充满了期待，我相信通过这本书，我能够逐步掌握这些复杂而强大的技术。 整体而言，这本书提供了一个非常友好的PyTorch深度学习入门路径，特别是在计算机视觉领域。它用务实的态度，将复杂的概念化繁为简，并通过丰富的代码实践，帮助读者建立起坚实的知识基础和实践能力。对于想要进入计算机视觉领域，或者希望熟练掌握PyTorch进行深度学习开发的读者来说，这绝对是一本值得拥有的好书。

评分☆☆☆☆☆

这次入手了这本关于PyTorch和计算机视觉的书，简直是打开了新世界的大门！一直对深度学习在图像处理方面的应用充满好奇，但又觉得门槛有点高。拿到书后，我迫不及待地翻开，发现它从最基础的概念讲起，一点一点地构建起我的知识体系。书中的理论讲解非常清晰易懂，就算是初学者也能很快跟上节奏。更让我惊喜的是，它还结合了大量的PyTorch代码示例，让我能够边学边练。 我尤其喜欢书里关于卷积神经网络（CNN）的部分。作者用非常直观的方式解释了CNN的原理，包括卷积层、池化层、激活函数等等，并且用PyTorch实现了几个经典的CNN模型，比如LeNet、AlexNet。当我亲手敲下代码，看着模型一步步训练，最终在数据集上取得不错的效果时，那种成就感是难以言喻的。书中的代码写得很规范，注释也很详细，即使我之前没有太多编程经验，也能理解并进行修改。 而且，这本书不仅仅局限于理论和代码，它还深入探讨了计算机视觉中的一些核心任务，比如图像分类、目标检测和图像分割。每个任务都配有专门的章节，详细介绍了相关的模型和技术，并且提供了完整的PyTorch实现。我尝试着跟着书中的步骤，用自己的数据集训练了一个简单的图像分类器，结果比我想象的还要好！这让我对未来利用深度学习解决实际问题充满了信心。 除了理论和实践，这本书还非常注重实战的技巧。它分享了一些在实际项目中会遇到的问题，比如数据预处理、模型调优、防止过拟合等等，并给出了相应的解决方案。这对于想要将所学知识应用到实际项目中的读者来说，非常有价值。作者还强调了模型的可解释性，介绍了一些可视化技术，帮助我们理解模型的决策过程，这一点在很多入门书籍中都比较少见。 总的来说，这本书是一本非常全面且实用的PyTorch计算机视觉入门指南。它既有扎实的理论基础，又有丰富的实战经验，能够帮助读者快速掌握深度学习在计算机视觉领域的应用。无论是初学者还是有一定基础的开发者，都能从中受益匪浅。我强烈推荐这本书给所有对计算机视觉和PyTorch感兴趣的朋友！

评分☆☆☆☆☆

这次我收到一本关于PyTorch深度学习与计算机视觉结合的书，感觉就像是收到了一份宝藏。我一直以来对人工智能在图像分析上的应用非常感兴趣，但总觉得理论知识太多，实践起来无从下手。这本书的到来，恰好弥补了这一空缺。它的写作风格非常贴近读者，像是经验丰富的导师在手把手教你。 我特别喜欢书中对PyTorch基础的讲解。从最基本的Tensor操作，到如何构建一层层的神经网络，都讲得非常细致。作者还用了大量生动的图示来解释一些复杂的概念，这让我在理解上事半功倍。最关键的是，书中的每一章节都配有可以直接运行的代码示例，我跟着敲击键盘，看着代码一行行执行，最终得到结果，这种学习方式真的非常有效。 在掌握了PyTorch的基本操作后，这本书很快就带我进入了计算机视觉的核心领域。它详细介绍了各种经典的卷积神经网络（CNN）架构，并解释了它们的设计思路和优势。我跟着书中的指导，用PyTorch实现了一个简单的图像识别模型，并用一些示例图片进行测试。看到模型能够准确地识别出图片中的物体，我的内心涌现出一种巨大的满足感。 让我惊喜的是，这本书不仅涵盖了图像分类，还触及了目标检测和语义分割等更具挑战性的计算机视觉任务。作者为这些任务提供了详尽的解释和相应的PyTorch代码实现，这让我对这些高级技术的学习充满了信心。我虽然目前还没有完全掌握这些内容，但知道有这样一本完整的参考书在手，让我感到安心。 总的来说，这是一本非常适合初学者深入了解PyTorch在计算机视觉领域应用的优秀教材。它将理论与实践完美结合，语言通俗易懂，代码示例丰富实用。无论你是想入门深度学习，还是想在计算机视觉方向进行深耕，这本书都会是你不可多得的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我感觉自己仿佛在迷雾中找到了方向。一直以来，我对深度学习在图像处理方面的应用都充满了向往，但又觉得入门难度不小。这本书以一种非常友好的姿态，为我揭开了PyTorch和计算机视觉的神秘面纱。它的叙述方式非常沉稳，像是循循善诱的长者，将复杂的知识娓娓道来。 最让我受益匪浅的是书中对PyTorch基本概念的细致剖析。从张量（Tensor）的创建、操作，到梯度下降的原理，再到构建神经网络的基本单元，每一个环节都被讲得透彻而易于理解。作者还巧妙地运用了大量的代码片段，将抽象的理论转化为具体的实践，让我能够边学边练，切实感受到PyTorch的魅力。我跟着书中的例子，构建了一个简单的线性回归模型，看到模型能够逐步逼近真实值，这种成就感是无与伦比的。 随后，这本书便将重点转移到了计算机视觉的核心技术上。它深入浅出地介绍了卷积神经网络（CNN）的结构和工作原理，包括卷积层、池化层、激活函数等关键组成部分。我跟随书中提供的代码，实现了几个经典的CNN模型，并且用公开的数据集进行了训练。看着模型在训练过程中不断优化，最终在测试集上取得了令人满意的准确率，我由衷地感叹深度学习的强大。 更让我惊喜的是，这本书还对目标检测和图像分割等进阶的计算机视觉任务进行了详细的阐述，并提供了相应的PyTorch实现。虽然这些内容还需要我进一步消化和学习，但书中的清晰讲解和完整的代码，为我后续的深入研究打下了坚实的基础。这让我对接下来的学习充满期待。 总而言之，这本书是一本非常扎实且易于上手的PyTorch计算机视觉实战指南。它不仅讲解了核心理论，更注重实践操作，能够帮助读者快速掌握深度学习在图像领域的应用。我强烈推荐这本书给所有对计算机视觉和PyTorch感兴趣的朋友，它绝对会为你打开一扇新的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本关于PyTorch和计算机视觉的书，对我来说，简直是知识的宝库。我一直以来都对机器学习在图像识别、物体检测等领域的应用非常着迷，但苦于没有系统性的学习资源。这本书的出现，恰好解决了我的燃眉之急。它的语言风格非常活泼，就像一个热情的伙伴在带领你探索未知的领域。 我非常喜欢书中对PyTorch基础的讲解方式。它从最简单的概念入手，比如如何创建和操作张量，如何利用自动微分来计算梯度，再到如何构建不同类型的神经网络层。作者用非常生动形象的比喻来解释这些抽象的概念，让我茅塞顿开。而且，书中提供了大量的代码示例，我跟着一步步地敲代码，调试程序，最终成功运行，这种动手实践的学习方式让我印象深刻。 当我对PyTorch有了基本的了解后，这本书就自然而然地将我引向了计算机视觉的世界。它详细讲解了卷积神经网络（CNN）的原理，包括卷积操作、感受野、池化层的作用等等。我跟着书中的指导，用PyTorch实现了一个简单的图像分类器，并且尝试使用不同的超参数来优化模型的性能。看到模型能够逐渐学会识别图片中的物体，那种成就感是无与伦比的。 更让我感到兴奋的是，书中还涉及了目标检测和图像分割等更高级的计算机视觉任务。作者为这些任务提供了详尽的理论解释和完整的PyTorch代码实现。虽然这些内容对我来说还有一定的挑战性，但清晰的讲解和丰富的代码示例，让我对未来的学习充满了信心。 总而言之，这本PyTorch深度学习计算机视觉实战书籍，是我学习过程中不可多得的良师益友。它将理论与实践完美地结合，语言通俗易懂，代码示例丰富实用。无论你是想入门深度学习，还是想在计算机视觉领域深入探索，这本书都会是你绝佳的选择。