PyTorch深度學習實戰(zhàn)
1.PyTorch核心開發(fā)者教你使用 PyTorch 創(chuàng)建神經網絡和深度學習系統(tǒng)的實用指南。
2.詳細講解整個深度學習管道的關鍵實踐，包括 PyTorch張量API、用 Python 加載數據、監(jiān)控訓練以及對結果進行可視化。
3. PyTorch核心知識+真實、完整的案例項目，快速提升讀者動手能力：
a.全面掌握PyTorch 相關的API 的使用方法以及系統(tǒng)掌握深度學習的理論和方法；
b.快速從零開始構建一個真實示例：腫瘤圖像分類器；
c.輕松學會使用PyTorch 實現(xiàn)各種神經網絡模型來解決具體的深度學習問題；
d.章尾附有“練習題”，鞏固提升所學知識；更有配套的代碼文件可下載并動手實現(xiàn)。
4. PyTorch 聯(lián)合創(chuàng)作者Soumith Chintala作序推薦！
5. 書中所有代碼都是基于Python 3.6及以上的版本編寫的，提供源代碼下載。...
1.PyTorch核心開發(fā)者教你使用 PyTorch 創(chuàng)建神經網絡和深度學習系統(tǒng)的實用指南。
2.詳細講解整個深度學習管道的關鍵實踐，包括 PyTorch張量API、用 Python 加載數據、監(jiān)控訓練以及對結果進行可視化。
3. PyTorch核心知識+真實、完整的案例項目，快速提升讀者動手能力：
a.全面掌握PyTorch 相關的API 的使用方法以及系統(tǒng)掌握深度學習的理論和方法；
b.快速從零開始構建一個真實示例：腫瘤圖像分類器；
c.輕松學會使用PyTorch 實現(xiàn)各種神經網絡模型來解決具體的深度學習問題；
d.章尾附有“練習題”，鞏固提升所學知識；更有配套的代碼文件可下載并動手實現(xiàn)。
4. PyTorch 聯(lián)合創(chuàng)作者Soumith Chintala作序推薦！
5. 書中所有代碼都是基于Python 3.6及以上的版本編寫的，提供源代碼下載。
雖然很多深度學習工具都使用Python，但PyTorch 庫是真正具備Python 風格的。對于任何了解NumPy 和scikit-learn 等工具的人來說，上手PyTorch 輕而易舉。PyTorch 在不犧牲高級特性的情況下簡化了深度學習，它非常適合構建快速模型，并且可以平穩(wěn)地從個人應用擴展到企業(yè)級應用。由于像蘋果、Facebook和摩根大通這樣的公司都使用PyTorch，所以當你掌握了PyTorth，就會擁有更多的職業(yè)選擇。
本書是教你使用 PyTorch 創(chuàng)建神經網絡和深度學習系統(tǒng)的實用指南。它幫助讀者快速從零開始構建一個真實示例：腫瘤圖像分類器。在此過程中，它涵蓋了整個深度學習管道的關鍵實踐，包括 PyTorch張量 API、用 Python 加載數據、監(jiān)控訓練以及將結果進行可視化展示。
本書主要內容：
（1）訓練深層神經網絡；
（2）實現(xiàn)模塊和損失函數；
（3）使用 PyTorch Hub 預先訓練的模型；
（4）探索在 Jupyter Notebooks 中編寫示例代碼。
本書適用于對深度學習感興趣的 Python 程序員。了解深度學習的基礎知識對閱讀本書有一定的幫助，但讀者無須具有使用 PyTorch 或其他深度學習框架的經驗。
伊萊.史蒂文斯（Eli Stevens）職業(yè)生涯的大部分時間都在美國硅谷的初創(chuàng)公司工作，從軟件工程師（網絡設備制造業(yè)）到首席技術官（開發(fā)腫瘤放療軟件）。在本書出版時，他正在汽車自動駕駛行業(yè)從事機器學習相關工作。
盧卡.安蒂加（Luca Antiga）于21 世紀初擔任生物醫(yī)學工程研究員。2010 年到2020 年間，他是一家人工智能工程公司的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席技術官。他參與了多個開源項目，包括PyTorch 的核心模塊。最近，他作為聯(lián)合創(chuàng)始人創(chuàng)建了一家總部位于美國的初創(chuàng)公司，專注于數據定義軟件的基礎設施。
托馬斯.菲曼（Thomas Viehmann）是一名德國慕尼黑的機器學習和PyTorch 的專業(yè)培訓師和顧問，也是PyTorch 核心開發(fā)人員。擁有數學博士學位的他不畏懼理論，擅長將理論應用于實際的計算挑戰(zhàn)。
譯者
牟大恩，武漢大學碩士研究生畢業(yè)，曾...
伊萊.史蒂文斯（Eli Stevens）職業(yè)生涯的大部分時間都在美國硅谷的初創(chuàng)公司工作，從軟件工程師（網絡設備制造業(yè)）到首席技術官（開發(fā)腫瘤放療軟件）。在本書出版時，他正在汽車自動駕駛行業(yè)從事機器學習相關工作。
盧卡.安蒂加（Luca Antiga）于21 世紀初擔任生物醫(yī)學工程研究員。2010 年到2020 年間，他是一家人工智能工程公司的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席技術官。他參與了多個開源項目，包括PyTorch 的核心模塊。最近，他作為聯(lián)合創(chuàng)始人創(chuàng)建了一家總部位于美國的初創(chuàng)公司，專注于數據定義軟件的基礎設施。
托馬斯.菲曼（Thomas Viehmann）是一名德國慕尼黑的機器學習和PyTorch 的專業(yè)培訓師和顧問，也是PyTorch 核心開發(fā)人員。擁有數學博士學位的他不畏懼理論，擅長將理論應用于實際的計算挑戰(zhàn)。
譯者
牟大恩，武漢大學碩士研究生畢業(yè)，曾先后在網易杭州研究院、優(yōu)酷土豆集團、海通證券總部負責技術研發(fā)及系統(tǒng)架構設計工作，目前任職于東方證券資產管理有限公司。他有多年的Java
開發(fā)及系統(tǒng)設計經驗，專注于互聯(lián)網金融及大數據應用相關領域，熱愛技術，喜歡鉆研前沿技術，是機器學習及深度學習的深度愛好者。近年來著有《Kafka 入門與實踐》，譯有《Kafka Streams實戰(zhàn)》，已提交技術發(fā)明專利申請兩項。