
张校捷
本书从机器学习和深度学习的基础概念入手,由浅到深地详细介绍了PyTorch深度学习框架的知识,主要包含深度学习的基础知识,如神经网络的优化算法、神经网络的模块等;同时也包含了深度学习的进阶知识,如使用PyTorch构建复杂的深度学习模型,以及前沿的深度学习模型的介绍等。另外,为了加深读者对PyTorch深度学习框架的理解和掌握,本书还介绍了PyTorch的源代码结构,包括该框架的Python语言前端和C++语言后端的源代码结构。
还不错,不过这是六年前的书了,不知道内容过时没有…
很多核心机制没讲,模型部分流水账,前几章还行,最后面写的很潦草。整体上甚至无法形成对pytorch核心机制的模糊印象,鉴于市面上没什么能挑的,只能如此了,大家将就看吧。
已经pytorch入门,再看这本书Pytorch,主要用来全局了解框架和应用,前四章详细看了,后面自然语言处理就大概了解。有了概念和相关知识,再去看开源项目就比较快了,不懂就再搜索和看官方文档,不可能一本书全部搞定,作为个人的进一步框架提升引导还不错。
前面部分讲的还行,越到后面越离谱,后面基本感觉就是我讲我的,不管你懂不懂,有说就行。很多功能是需要结合具体的模型和实际遇到的问题来说的,但都没有,只能当一个框架说明书来看。
全面不过不够深入可能,比如有的人比较适合代码加注释同步阅读,
微信读书,终于上了!读过的最好的PyTorch书了。
真是对机器学习爱好者来说难得的一本好书,尤其一步一步详细解释了PyTorch的知识,引导初学者进入课堂。阅读此书是奠定深入实践的基础,它也是一本很重要的工具书,值得拥有。
做为用来了解 pytorch 框架的入门书还是挺不错的,讲得很简洁。
前面还行,后边的模型写的太简略了
的确是一本不错的书,看别人代码时有很多不理解的地方,比如cat,stack的区别,初始化为什么用super之类的,都提到了。