Python深度學習：基於PyTorch
吳茂貴 鬱明敏 楊本法 李濤 張粵磊
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23.5萬字總字數
¥53定價
吳茂貴 鬱明敏 楊本法 李濤 張粵磊
內容介紹 這是一本基於*新的Python和PyTorch版本的深度學習著作，旨在幫助讀者低門檻進入深度學習領域，輕鬆速掌握深度學習的理論知識和實踐方法，快速實現從入門到進階的轉變。 本書是多位人工智能技術專家和大數據技術專家多年工作經驗的結晶，從工具使用、技術原理、算法設計、案例實現等多個維度對深度學習進行了系統的講解。內容選擇上，廣泛涉獵、重點突出、注重實戰；內容安排上，實例切入、由淺入深、循序漸進；表達形式上，深度抽象、化繁爲簡、用圖說話。 本書共16章，分爲三部分： 第壹部分（第1~4章） PyTorch基礎 首先講解了機器學習和數據科學中必然會用到的工具Numpy的使用，然後從多個角度講解了Pytorch的必備基礎知識，*後詳細講解了Pytorch的神經網絡工具箱和數據處理工具箱。 第二部分（第5~8章） 深度學習基礎 這部分從技術原理、算法設計、實踐技巧等維度講解了機器學習和深度學習的經典理理論、算法以及提升深度學習模型性能的多種技巧，涵蓋視覺處理、NLP和生成式深度學習等主題。 第三部分（第9~16章） 深度學習實踐 這部分從工程實踐的角度講解了深度學習的工程方法和在一些熱門領域的實踐方案，具體包括人臉識別、圖像修復、圖像增強、風格遷移、中英文互譯、生成式對抗網絡、對抗攻擊、強化學習、深度強化學習等內容。
AI掃盲書，Pytouch下AI的開發已經具備了基礎設施齊全性，卷積神經網絡、循環神經網絡、對抗式神經網絡三大算法模型都可以在Pytouch上運行了。這樣一些商業開發自己的AI系統時，可以比較低成本的拿來應用。實現自己行業的智慧互聯改造。不要被AI的高精尖難度嚇死，也不要因爲不瞭解而漠視AI的行業強應用。理論上我們都可以在應用層面開發自己的AI系統了
每一章內容都挺淺，但作爲AI算法科普書效果不錯。
只讀到第七章，前面的內容因爲在實際開發中遇到過相關概念，所以讀得津津有味(講得很好)。後面的內容沒有接觸過就沒什麼興趣了。學習方法應該是邊做邊學。
深度學習的知識點簡潔易懂，當個常翻閱的入門工具書。不過裏面不少代碼示例存在很多函數或變量殘缺，無法運行，是個缺點
閱讀過程中發現有些錯別字，貼的部分代碼也有錯字或者沒法運行的情況，對新手造成了一些困擾。
2025年9月24日看完，大概翻了一下，看不懂，這種代碼類的書籍還是不能光看，還得親自運行裏面的代碼纔行，運行了也看不懂裏面在說什麼😳通過微信讀書白嫖了許多xx學習的書籍，結果基本沒一本看得懂的，鬱悶啊鬱悶 😫😫😫
讀過吳茂貴老師講tensorflow的，喜歡他寫書風格。只是這本書講pytorch的內容佔比太少，有些遺憾。
這是目前爲止看到的介紹pytorch框架及其實戰運用最清晰的一本書。學習與趣味，在這本書書裏是可以兼顧的。
對torch的基本組件介紹的還行，入門可以了，後面的原理部分就見仁見智了，不做評判，這種二不像的書，可能還是給職場人士用的多些吧，早已經失去了看公式推公式的耐心。大概我以後也會變成這樣吧。
pytorch零基礎，之前主要使用tensorflow，這本教程非常有效，既有原理又有實踐。最大的感受是pytorch比tensorflow要簡潔清晰很多。希望早日公開非試讀部分。