科技刀|PyTorch官方教程书限时免费！500页内容带你上手最流行框架
机器之心报道
参与：魔王
去年11月 ， PyTorch官方发布权威PyTorch教程书籍《DeepLearningwithPyTorch》 ， 但遗憾的是当时这本书只有前五章内容免费 。 现在 ， 经过更新迭代后 ， PyTorch终于发布了该书的免费版本 。 还不快来学？
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书籍地址：https://pytorch.org/assets/deep-learning/Deep-Learning-with-PyTorch.pdf
PyTorch是当前最热的深度学习框架之一 。 自2016年诞生以来 ， PyTorch迅速发展 ， 成为广受开发者和研究人员喜爱的框架 。 根据最近的一项统计 ， 在ICLR2020和CVPR2020会议中 ， 使用PyTorch的论文数远超TensorFlow ， 研究人员对PyTorch的偏爱程度进一步加深 。
然而 ， PyTorch直到去年11月才提供官方权威的PyTorch教程书籍《DeepLearningwithPyTorch》 ， 且只有前五个章节的内容免费可看 。
最近 ， PyTorch官方终于放出了该书V3.6.8版本的全部内容 。 全书约500页 ， 包含15个章节 ， 内容详实 ， 图文并茂 。
这本书为使用PyTorch构建和训练神经网络提供了详细且易于上手的教程 ， 使用的编程语言为Python 。
【科技刀|PyTorch官方教程书限时免费！500页内容带你上手最流行框架】这本PyTorch官方书籍讲了些什么
《DeepLearningwithPyTorch》一书涵盖了PyTorch核心知识、真实示例和部署教程这三部分内容 ， 全书的主要内容包括：
深度学习和PyTorch简介
预训练模型
张量
学习的机制
使用神经网络拟合数据
使用卷积执行泛化
现实示例：构建用于癌症检测的神经网络
部署到生产环境
详细目录如下所示：
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书籍特点：图文并茂 ， 代码丰富
这本书的主要特点是：图文并茂 ， 简单易懂 ， 案例和代码块丰富 。
该书一改往日教程或教科书刻板的风格 ， 书中随处可见的插图令人印象深刻 ， 还包括大量手绘插图 。
例如 ， 下图展示了PyTorch使用autograd进行计算时的模型前向图和后向图：
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而在介绍神经网络的计算过程时 ， 这本书不惜用公式+手绘流程图+插图的形式 ， 力求将整个抽象过程进行简洁地说明 。
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此外 ， 该书具备配套代码 ， 且书中案例和代码块随处可见 。
配套代码地址：
https://www.manning.com/books/deep-learning-with-pytorch
https://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code
书中的大量代码块可以帮助读者边看书边写代码 ， 很多代码都会有如下类似的「脚注」说明 。
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设计训练循环的代码块示例 。
除此之外 ， 该书还有讨论论坛：https://livebook.manning.com/#!/book/deep-learning-with-pytorch/discussion 。 购买该书后 ， 读者可以在此留言 ， 与书籍作者和其他读者互动 。 在此页面免费预览该书的读者 ， 也可以查看其他人的留言和讨论 。
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