自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来，其热度持续上升，一度有赶超 TensorFlow 的趋势。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。因此，走上学习 PyTorch 的道路已刻不容缓。
《PyTorch模型训练实用教程》内容主要为在 PyTorch 中训练一个模型所可能涉及到的方法及函数，并且对 PyTorch 提供的数据增强方法（22 个）、权值初始化方法（10 个）、损失函数（17 个）、优化器（6 个）及 tensorboardX 的方法（13 个） 进行了详细介绍。
《PyTorch模型训练实用教程》分为四章，结构与机器学习三大部分一致。 第一章，介绍数据的划分，预处理，数据增强； 第二章，介绍模型的定义，权值初始化，模型 Finetune； 第三章，介绍各种损失函数及优化器；第四章，介绍可视化工具，用于监控数据、模型权及损失函数的变化。
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《PyTorch深度学习(60分钟快速入门)》是一份精炼的学习资源，旨在帮助读者迅速掌握PyTorch的核心概念和操作，通过实战演练，您可以有效地学习如何使用这一强大的深度学习工具，为了能够跟上人工智能领域的最新发展，强烈建议下载该文档，开启您的PyTorch学习之旅。
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PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。 这是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用 PyTorch 进行深度学习开发和研究的朋友快速入门。
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这本PDF电子书《深度学习框架PyTorch：入门与实践》将带领读者全面了解深度学习框架PyTorch的基本概念和使用方法，从入门到实践，读者能够掌握PyTorch的核心功能和应用技巧，本电子书提供超清完整的教学内容，为读者提供了理解深度学习和PyTorch的最佳方式，无论您是初学者还是有一定经验的深度学习从业者，都能从本书中获得极大的收益。
