PyTorch深度学习入门：实战与ResNet实现

《深度学习框架PyTorch：入门与实践_高清1》是一本针对2017年新兴的深度学习框架PyTorch的专业教程。在2016年，TensorFlow凭借谷歌的推广成为业界焦点，然而随着PyTorch的出现，其简洁设计、统一接口、高效性能和灵活性吸引了众多研究人员的注意。作者基于自身丰富的PyTorch实践经验，意识到当时市场上缺乏全面介绍该框架的中文资料，因此决定编写此书，以满足国内用户对PyTorch的深入学习需求。 本书分为两个部分。第一部分（第2-5章）着重于基础知识的介绍： - 第2章旨在帮助读者快速安装和配置PyTorch环境，提供框架概述，使读者对其有一个整体理解。 - 第3章详细讲解了PyTorch的核心组件，如多维数组Tensors和动态图autograd/Variable，通过实例演示了它们在实现线性回归中的应用，对比了两者的特点，并剖析了Tensor的底层设计和autograd的工作原理。 - 第4章深入探讨神经网络模块nn的使用，包括理解"层"、"损失函数"和"优化器"，并通过实例构建出曾赢得ImageNet冠军的ResNet模型。 - 第5章则介绍了数据加载、GPU加速和可视化等实用工具，这些在实际项目中至关重要。 第二部分（第6-10章）涵盖了实战案例： - 第6章以Kaggle比赛项目为背景，通过解决一个图像二分类问题，巩固前面章节的知识，并强调代码规范和调试技巧。 - 第7章聚焦热门的生成对抗网络(GAN)，引导读者从零开始实现一个动漫头像生成器，展示GAN的多样性和创新性。 - 第8章讲解风格迁移技术，带领读者了解并应用这一前沿领域。 《深度学习框架PyTorch：入门与实践_高清1》为读者提供了从基础到进阶的PyTorch学习路径，不仅理论扎实，而且紧密结合实际项目，旨在帮助读者迅速掌握并应用于深度学习实践中。