书籍介绍
《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》从多维数组 Tensor 开始，循序渐进地介绍 PyTorch 各方面的基础知识，并结合深度学习中的经典应用，带领读者从零开始完成几个经典而有趣的实际项目，包括动漫头像生成、风格迁移、自动写诗以及目标检测。本书还介绍了 PyTorch 的几个高级扩展，包括向量化计算、分布式加速以及CUDA 扩展。
《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》既适合深度学习的初学者及第一次接触 PyTorch 的研究人员阅读，也适合有一定 PyTorch 使用经验的用户阅读，帮助他们建立对 PyTorch 的基本认识，提高使用 PyTorch 框架解决实际问题的能力。
陈云
Python程序员、Linux爱好者和PyTorch源码贡献者。主要研究方向包括计算机视觉和机器学习。“2017知乎看山杯机器学习挑战赛”一等奖，“2017天池医疗AI大赛”第八名。 热衷于推广PyTorch，并有丰富的使用经验，活跃于PyTorch论坛和知乎相关板块。
目录
第 1 章 深度学习框架简介 1
1.1 深度学习框架编年史. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 PyTorch 与 TensorFlow 的对比 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3 为什么选择 PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
第 2 章 PyTorch 快速入门 11
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用户评论
这本书向量化、分布式、以及后面的实战读下来都比较有深度，巩固了基础拓展了视野