《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》是一本针对零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习的理想读物。本书主要关注深度学习在计算机视觉领域的应用，以PyTorch作为平台，为读者提供了一手的实战经验。目前，深度学习、计算机视觉、自然语言处理和语音识别是热门的三大应用方向，本书紧跟时代潮流，将计算机视觉作为主题，并力图使读者能够独立运用深度学习知识处理计算机视觉问题。无论读者是初学者还是有一定基础的人，本书都能够帮助他们掌握关键的概念和技术，并在实践中提升自己的技能。无论是学术界的研究者，还是工业界的工程师，都可以从本书中获得实际的经验和指导，进一步提高在计算机视觉领域的能力。本书是一本内容丰富、易于理解的教材，为读者提供了一个深度学习入门的最佳路径。
深度学习之PyTorch实战计算机视觉 电子书封面
读者评价
了解下pytorch吧，没什么深度，一天就能看完的书
这本书吧，我看到豆瓣上还没有书评，我就多说一点。首先就是，这本书真的只能入门，对于深度学习里的一些关键概念只有粗略的解释，最想不通的是这样的一本书名，第五章全讲的是python 基础，而且第五章篇幅大概占到了五分之一左右，这是我给它打三分的原因，因为我觉得对于python ，有专门的教材，不知道大家是否认同，只是个人观点。这本书最亮点就是它的名字，挺长的，也很时髦，把当前最火的都囊括进去了，至于后面的实战篇，最关键的是没有代码啊，无法下载。我打电话问博文视点的人，人家说，书上没写网址，那就是不提供。总体来说，这本书有些蹭热度，出了这么一本，作者也一点都不负责，这是这本书的缺点吧。当然也不是一无是处，最开始讲的cnn网络，把几个比较流行的网络都讲了一遍，大概还能学到一些东西。后面关于pytorch的部分，也能学到一些，也许作者大概是想给大家普及一下，我觉得应该分到科普类，而不是技术类
内容介绍
计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，本书旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python编程技能，掌握PyTorch的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，读者还会学到如何基于PyTorch深度学习框架实战计算机视觉。本书中的大量实例可让读者在循序渐进地学习的同时，不断地获得成就感。本书面向对深度学习技术感兴趣、但是相关基础知识较为薄弱或者零基础的读者。
目录
- 第1章 浅谈人工智能、神经网络和计算机视觉 1
- 第2章 相关的数学知识 15
- 第3章 深度神经网络基础 29
- 第4章 卷积神经网络 51
- 第5章 Python基础 72
- 第6章 PyTorch基础 142
- 第7章 迁移学习 180
- 第8章 图像风格迁移实战 220
- 第9章 多模型融合 233
- 第10章 循环神经网络 247
- 第11章 自动编码器 258
在学习某个深度学习框架时，掌握其基本知识和接口固然重要，但如何合理组织代码，使得代码具有良好的可读性和可扩展性也必不可少。本文不会深入讲解过多知识性的东西，更多的则是传授一些经验，关于如何使得自己的程序更pythonic，更符合pytorch的设计理念。这些内容可能有些争议，因其受我个人喜好和coding风格影响较大，你可以将这部分当成是一种参考或提议，而不是作为必须遵循的准则。归根到底，都是希望你能以一种更为合理的方式组织自己的程序。 在做深度学习实验或项目时，为了得到最优的模型结果，中间往往需要很多次的尝试和修改。根据我的个人经验，在从事大多数深度学习研究时，程序都需要实现以下几个功能： 模型定义 数据处理和加载 训练模型（Train&Validate） 训练过程的可视化 测试（Test/Inference） 另外程序还应该满足以下几个要求： 模型需具有高度可配置性，便于修改参数、修改模型，反复实验 代码应具有良好的组织结构，使人一目了然 代码应具有良好的说明，使其他人能够理解