《PyTorch深度学习实战》是一本针对PyTorch框架的深度学习教程，它以实用为核心，通过丰富的案例和细致的解析，为读者展现了如何在PyTorch中实现各种深度学习模型，这本书从PyTorch的基础知识入手，逐步深入到神经网络的构建、训练和优化，覆盖了计算机视觉、自然语言处理等领域的应用，作者利用直观的语言和代码示例，使得即便是深度学习的新手也能够轻松跟上内容的进展，书中不仅介绍了理论知识，更重视实践操作的指导，包括如何调试模型和优化性能，这些都是将理论应用到实际项目中不可或缺的技能，对于希望深入了解深度学习并掌握PyTorch框架的读者来说，这本书是一份极佳的学习资料。
内容介绍
PyTorch是Facebook公布的这款十分具备个性化的深度神经网络架构，它和Tensorflow，Keras，Theano等别的深度神经网络架构都不一样，这是动态性测算图方式，其运用实体模型适用在运作全过程中依据运作主要参数动态性更改，而别的几类架构全是静态数据测算图方式，其实体模型在运作以前就已经确定。
PyTorch深度神经网络实战演练从基本原理到实战演练、从入门到精通地详细介绍了Facebook人工智能技术神器Pytorch的非凡主要表现，要是用心念完这书，我也能把握Pytorch的应用方法了。
这书共分为18个章节目录，第1章是Pytorch介绍和自然环境构建；第2～8章是Keras的手机软件架构表明，包括了层的表明，提升器和损失函数等；第9～12章重中之重详细介绍了深度神经网络中的卷积和池化的定义；第12～13章是详细介绍用神经网络模型构建图像识别系统的实践经验；第12～18章详细介绍怎么使用LSTM实体模型来解决自然语言。
这书的总体目标群体关键精准定位为具备必须PHP编程基础，对深度学习和神经网络有必须知道的程序猿们。
目录
- 1 Facebook深度学习框架PyTorch
- 2 变量
- 3 求导
- 4 损失函数
- 5 优化器Optim
- 6 线性回归
- 7 numpy矩阵的保存
- 8 模型的保存和导入
- 9 卷积层
- 10 池化层
- 11 Mnist手写数字图像识别
- 12 图像处理
- 13 RNN和LSTM原理
- 14 PyTorch中的LSTM
- 15 Embedding层
- 16 LSTM文本分类
- 17 参考
