PyTorch深度学习指南：编程基础 卷I

作者简介

丹尼尔?沃格特?戈多伊是一名数据科学家、开发人员、作家和教师。自2016年以来，他一直在柏林历史最悠久的训练营Data Science Retreat讲授机器学习和分布式计算技术，帮助数百名学生推进职业发展。 丹尼尔还是两个Python软件包——HandySpark和DeepReplay的主要贡献者。 他拥有在多个行业20多年的工作经验，这些行业包括银行、政府、金融科技、零售和移动出行等。

内容简介

国外Pytorch深度学习畅销书 全彩印刷 作者拥有20余年从业经验 “PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。 本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读。 以下是部分国外读者书评： Mike：语言通俗易懂，易于吸收和理解，没有长篇大论，也没有太多的数学符号，只在极少数情况下才在文中使用，确实很有帮助。作者带你了解如何在没有Torch的情况下首先构建和训练神经网络，以及梯度下降之类的事情是如何运作的。 Mark：这本书很棒！我能够在几天内读完它，它非常容易理解。我很熟悉scikit-learn，已经用了几年了，所以这本书是一种快速适应PyTorch的方法。对ML概念的回顾足够深入，所以我理解了代码。我现在开始读第二卷！ TS.：这本书不只是把代码推到你面前，它解释了事物在引擎盖下是如何工作的。我非常喜欢这种风格，所以我把这本书及其第二卷作为我的ECE655高级GPU编程和深度学习课程的教材。 Jesse：我喜欢这位作家的风格。他从深度学习背后的基本概念开始，带领你从自己硬编码梯度下降到使用PyTorch高效实现，逐步提高抽象和复杂性。最后，你将能够在PyTorch中编写一个干净紧凑的模型，并且了解每个子组件在后台做什么。