PyTorch官方教程书限时免费!500页内容带你上手最流行框架
机器之心报道
参与:魔王
去年11月 , PyTorch官方发布权威PyTorch教程书籍《DeepLearningwithPyTorch》 , 但遗憾的是当时这本书只有前五章内容免费 。 现在 , 经过更新迭代后 , PyTorch终于发布了该书的免费版本 。 还不快来学?

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书籍地址:https://pytorch.org/assets/deep-learning/Deep-Learning-with-PyTorch.pdf
PyTorch是当前最热的深度学习框架之一 。 自2016年诞生以来 , PyTorch迅速发展 , 成为广受开发者和研究人员喜爱的框架 。 根据最近的一项统计 , 在ICLR2020和CVPR2020会议中 , 使用PyTorch的论文数远超TensorFlow , 研究人员对PyTorch的偏爱程度进一步加深 。
然而 , PyTorch直到去年11月才提供官方权威的PyTorch教程书籍《DeepLearningwithPyTorch》 , 且只有前五个章节的内容免费可看 。
最近 , PyTorch官方终于放出了该书V3.6.8版本的全部内容 。 全书约500页 , 包含15个章节 , 内容详实 , 图文并茂 。
这本书为使用PyTorch构建和训练神经网络提供了详细且易于上手的教程 , 使用的编程语言为Python 。
这本PyTorch官方书籍讲了些什么
《DeepLearningwithPyTorch》一书涵盖了PyTorch核心知识、真实示例和部署教程这三部分内容 , 全书的主要内容包括:
深度学习和PyTorch简介
预训练模型
张量
学习的机制
使用神经网络拟合数据
使用卷积执行泛化
现实示例:构建用于癌症检测的神经网络
部署到生产环境
详细目录如下所示:

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书籍特点:图文并茂 , 代码丰富
这本书的主要特点是:图文并茂 , 简单易懂 , 案例和代码块丰富 。
该书一改往日教程或教科书刻板的风格 , 书中随处可见的插图令人印象深刻 , 还包括大量手绘插图 。
例如 , 下图展示了PyTorch使用autograd进行计算时的模型前向图和后向图:

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而在介绍神经网络的计算过程时 , 这本书不惜用公式+手绘流程图+插图的形式 , 力求将整个抽象过程进行简洁地说明 。

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此外 , 该书具备配套代码 , 且书中案例和代码块随处可见 。
配套代码地址:
https://www.manning.com/books/deep-learning-with-pytorch
https://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code
书中的大量代码块可以帮助读者边看书边写代码 , 很多代码都会有如下类似的「脚注」说明 。

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设计训练循环的代码块示例 。
【PyTorch官方教程书限时免费!500页内容带你上手最流行框架】除此之外 , 该书还有讨论论坛:https://livebook.manning.com/#!/book/deep-learning-with-pytorch/discussion 。 购买该书后 , 读者可以在此留言 , 与书籍作者和其他读者互动 。 在此页面免费预览该书的读者 , 也可以查看其他人的留言和讨论 。
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