PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

1.PyTorch核心開發(fā)者教你使用 PyTorch 創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實(shí)用指南。

2.詳細(xì)講解整個深度學(xué)習(xí)管道的關(guān)鍵實(shí)踐，包括 PyTorch張量API、用 Python 加載數(shù)據(jù)、監(jiān)控訓(xùn)練以及對結(jié)果進(jìn)行可視化。

3. PyTorch核心知識+真實(shí)、完整的案例項(xiàng)目，快速提升讀者動手能力：

a.全面掌握PyTorch 相關(guān)的API 的使用方法以及系統(tǒng)掌握深度學(xué)習(xí)的理論和方法；

b.快速從零開始構(gòu)建一個真實(shí)示例：腫瘤圖像分類器；

c.輕松學(xué)會使用PyTorch 實(shí)現(xiàn)各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來解決具體的深度學(xué)習(xí)問題；

d.章尾附有“練習(xí)題”，鞏固提升所學(xué)知識；更有配套的代碼文件可下載并動手實(shí)現(xiàn)。

4. PyTorch 聯(lián)合創(chuàng)作者Soumith Chintala作序推薦！

5. 書中所有代碼都是基于Python 3.6及以上的版本編寫的，提供源代碼下載。...

1.PyTorch核心開發(fā)者教你使用 PyTorch 創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實(shí)用指南。

2.詳細(xì)講解整個深度學(xué)習(xí)管道的關(guān)鍵實(shí)踐，包括 PyTorch張量API、用 Python 加載數(shù)據(jù)、監(jiān)控訓(xùn)練以及對結(jié)果進(jìn)行可視化。

3. PyTorch核心知識+真實(shí)、完整的案例項(xiàng)目，快速提升讀者動手能力：

a.全面掌握PyTorch 相關(guān)的API 的使用方法以及系統(tǒng)掌握深度學(xué)習(xí)的理論和方法；

b.快速從零開始構(gòu)建一個真實(shí)示例：腫瘤圖像分類器；

c.輕松學(xué)會使用PyTorch 實(shí)現(xiàn)各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來解決具體的深度學(xué)習(xí)問題；

d.章尾附有“練習(xí)題”，鞏固提升所學(xué)知識；更有配套的代碼文件可下載并動手實(shí)現(xiàn)。

4. PyTorch 聯(lián)合創(chuàng)作者Soumith Chintala作序推薦！

5. 書中所有代碼都是基于Python 3.6及以上的版本編寫的，提供源代碼下載。

雖然很多深度學(xué)習(xí)工具都使用Python，但PyTorch 庫是真正具備Python 風(fēng)格的。對于任何了解NumPy 和scikit-learn 等工具的人來說，上手PyTorch 輕而易舉。PyTorch 在不犧牲高級特性的情況下簡化了深度學(xué)習(xí)，它非常適合構(gòu)建快速模型，并且可以平穩(wěn)地從個人應(yīng)用擴(kuò)展到企業(yè)級應(yīng)用。由于像蘋果、Facebook和摩根大通這樣的公司都使用PyTorch，所以當(dāng)你掌握了PyTorth，就會擁有更多的職業(yè)選擇。

本書是教你使用 PyTorch 創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實(shí)用指南。它幫助讀者快速從零開始構(gòu)建一個真實(shí)示例：腫瘤圖像分類器。在此過程中，它涵蓋了整個深度學(xué)習(xí)管道的關(guān)鍵實(shí)踐，包括 PyTorch張量 API、用 Python 加載數(shù)據(jù)、監(jiān)控訓(xùn)練以及將結(jié)果進(jìn)行可視化展示。

本書主要內(nèi)容：

（1）訓(xùn)練深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

（2）實(shí)現(xiàn)模塊和損失函數(shù)；

（3）使用 PyTorch Hub 預(yù)先訓(xùn)練的模型；

（4）探索在 Jupyter Notebooks 中編寫示例代碼。

本書適用于對深度學(xué)習(xí)感興趣的 Python 程序員。了解深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識對閱讀本書有一定的幫助，但讀者無須具有使用 PyTorch 或其他深度學(xué)習(xí)框架的經(jīng)驗(yàn)。

伊萊.史蒂文斯（Eli Stevens）職業(yè)生涯的大部分時間都在美國硅谷的初創(chuàng)公司工作，從軟件工程師（網(wǎng)絡(luò)設(shè)備制造業(yè)）到首席技術(shù)官（開發(fā)腫瘤放療軟件）。在本書出版時，他正在汽車自動駕駛行業(yè)從事機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工作。

盧卡.安蒂加（Luca Antiga）于21 世紀(jì)初擔(dān)任生物醫(yī)學(xué)工程研究員。2010 年到2020 年間，他是一家人工智能工程公司的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席技術(shù)官。他參與了多個開源項(xiàng)目，包括PyTorch 的核心模塊。最近，他作為聯(lián)合創(chuàng)始人創(chuàng)建了一家總部位于美國的初創(chuàng)公司，專注于數(shù)據(jù)定義軟件的基礎(chǔ)設(shè)施。

托馬斯.菲曼（Thomas Viehmann）是一名德國慕尼黑的機(jī)器學(xué)習(xí)和PyTorch 的專業(yè)培訓(xùn)師和顧問，也是PyTorch 核心開發(fā)人員。擁有數(shù)學(xué)博士學(xué)位的他不畏懼理論，擅長將理論應(yīng)用于實(shí)際的計(jì)算挑戰(zhàn)。

譯者

牟大恩，武漢大學(xué)碩士研究生畢業(yè)，曾...

伊萊.史蒂文斯（Eli Stevens）職業(yè)生涯的大部分時間都在美國硅谷的初創(chuàng)公司工作，從軟件工程師（網(wǎng)絡(luò)設(shè)備制造業(yè)）到首席技術(shù)官（開發(fā)腫瘤放療軟件）。在本書出版時，他正在汽車自動駕駛行業(yè)從事機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工作。

盧卡.安蒂加（Luca Antiga）于21 世紀(jì)初擔(dān)任生物醫(yī)學(xué)工程研究員。2010 年到2020 年間，他是一家人工智能工程公司的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席技術(shù)官。他參與了多個開源項(xiàng)目，包括PyTorch 的核心模塊。最近，他作為聯(lián)合創(chuàng)始人創(chuàng)建了一家總部位于美國的初創(chuàng)公司，專注于數(shù)據(jù)定義軟件的基礎(chǔ)設(shè)施。

托馬斯.菲曼（Thomas Viehmann）是一名德國慕尼黑的機(jī)器學(xué)習(xí)和PyTorch 的專業(yè)培訓(xùn)師和顧問，也是PyTorch 核心開發(fā)人員。擁有數(shù)學(xué)博士學(xué)位的他不畏懼理論，擅長將理論應(yīng)用于實(shí)際的計(jì)算挑戰(zhàn)。

譯者

牟大恩，武漢大學(xué)碩士研究生畢業(yè)，曾先后在網(wǎng)易杭州研究院、優(yōu)酷土豆集團(tuán)、海通證券總部負(fù)責(zé)技術(shù)研發(fā)及系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)工作，目前任職于東方證券資產(chǎn)管理有限公司。他有多年的Java

開發(fā)及系統(tǒng)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，專注于互聯(lián)網(wǎng)金融及大數(shù)據(jù)應(yīng)用相關(guān)領(lǐng)域，熱愛技術(shù)，喜歡鉆研前沿技術(shù)，是機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)的深度愛好者。近年來著有《Kafka 入門與實(shí)踐》，譯有《Kafka Streams實(shí)戰(zhàn)》，已提交技術(shù)發(fā)明專利申請兩項(xiàng)。