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內容簡介： 選擇PyTorch的原因： 簡潔優雅的設計 統一好用的介面 追風逐電的速度 變化無方的靈活性 ■簡潔：：PyTorch的設計追求最少的封裝，儘量避免重複造輪子。簡潔的設計帶來的另一個好處是程式易於了解。 ■速度：PyTorch的靈活性不以速度為代價，在許多評測中，PyTorch的速度表現勝過TensorFlow、Keras等架構。 ■好用：PyTorch是所有的架構中物件導向設計的最優雅的。PyTorch的針對對象的介面設計來自Torch，而Torch的介面設計以靈活好用而著稱。PyTorch的設計最符合人的思維，所思即所得，不需考慮太多關於架構本身的束縛。 ■活躍的社區：PyTorch提供完整的文件，循序漸進的指南，作者親自維護的論壇供使用者交流和求教問題。Facebook人工智慧研究院對PyTorch提供強力支持。 本書內容由淺入深，無論是深度學習的初學者，還是初次接觸PyTorch的研究人員，都能在學習本書的過程中快速掌握PyTorch。即使是有PyTorch使用經驗者，也能夠獲得對PyTorch不一樣的理解。 適用：PyTorch、深度學習初學者、具PyTorch使用經驗者。 本書的所有程式都開放原始碼在GitHub【github.comchenyuntcpytorch-book】上 關於作者： 陳雲 Python程式師、Linux愛好者、PyTorch源碼貢獻者，主要研究電腦視覺、機器學習。 「2017知乎-看山杯機器學習挑戰賽」一等獎，「2017天池醫療AI大賽」第八名。熱衷推廣PyTorch，活躍於PyTorch論壇和知乎相關討論區。 目錄： 01 PyTorch簡介 1.1PyTorch的誕生 1.2常見的深度學習架構簡介 1.3屬於動態圖的未來 1.4為什麼選擇PyTorch 1.5星火燎原 1.6fast.ai放棄Keras+TensorFlow選擇PyTorch 02 快速入門 2.1安裝與設定 2.2PyTorch入門第一步 03 Tensor和autograd 3.1Tensor 3.2autograd 04 神經網路工具箱nn 4.1nn.Module 4.2常用的神經網路層 4.3最佳化器 4.4nn.functionalnn 4.5初始化策略 4.6nn.Module深入分析 4.7nn和autograd的關係 4.8小試牛刀：用50行程式架設ResNet 05 PyTorch中常用的工具 5.1資料處理 5.2電腦視覺工具套件：torchvision 5.3視覺化工具 5.4使用GPU加速：cuda 5.5持久化 06 PyTorch實戰指南 6.1程式設計實戰：貓和狗二分類 6.2PyTorchDebug指南 07 AI插畫師：產生對抗網路 7.1GAN的原理簡介 7.2用GAN產生動漫圖示 7.3實驗結果分析 08 AI藝術家：神經網路風格移轉 8.1風格移轉原理介紹 8.2用PyTorch實現風格移轉 8.3實驗結果分析 09 AI詩人：用RNN寫詩 9.1自然語言處理的基礎知識 9.2CharRNN 9.3用PyTorch實現CharRNN 9.4實驗結果分 10 ImageCaption：讓神經網路看圖講故事 10.1影像描述介紹 10.2資料 10.3模型與訓練 10.4實驗結果分析 11 展望與未來 11.1PyTorch的侷限與發展 11.2使用建議

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