pytorch教程 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:魔鬼

去年 11 月，PyTorch 官方发布权威 PyTorch 教程书籍《Deep Learning with PyTorch》，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？

书地址:https://py torch . org/assets/deep-learning/deep-learning-with-py torch . 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，在 ICLR 2020 和 CVPR 2020 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。

但是PyTorch直到去年11月才随PyTorch提供了官方的PyTorch教程书《深度学习》，只有前五章的内容可以免费查看。

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一个详细且易于使用的教程，使用的编程语言是Python。

这本 PyTorch 官方书籍讲了些什么

《使用PyTorch进行深度学习》一书涵盖了PyTorch的核心知识、真实示例和部署教程。该书的主要内容包括:

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：

图书特点: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。

这本书改变了以往教程或教科书的刻板风格，书中处处可见的插图令人印象深刻，其中不乏大量手绘插图。

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：

在介绍神经网络的计算过程时，本书试图以公式+手绘流程图+插图的形式简明地解释整个抽象过程。

另外，书中有配套代码，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

书中大量的代码块可以帮助读者边读边写代码，很多代码都会有以下类似“脚注”的解释。

设计训练周期的代码块示例。

除此之外，该书还有讨论论坛：https://file.jichengguandao.com/uploads/2021-11/25/rk3dqk4jn35 PyTorch 官方书籍无法满足你的学习需要，你还可以查看其他教程，如：

麻省理工学院线性代数课程:https://OCW . MIT . edu/courses/mathematics/18-06-线性代数-2010年春季/

斯坦福 CS231N《用于视觉识别的卷积神经网络》：https://www.youtube.com/playlist?list=PLzUTmXVwsnXod6WNdg57Yc3zFx_f-RYsq

深度学习自然语言处理:https://www.youtube.com/playlist?列表

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