本书是一本系统介绍深度学习技术及开源框架PyTorch的入门书。书中通过大量案例介绍了PyTorch的使用方法、神经网络的搭建、常用神经网络（如卷积神经网络、循环神经网络）的实现，以及实用的深度学习技术，包括迁移学习、对抗生成学习、深度强化学习、图神经网络等。读者通过阅读本书，可以学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。 第2版基于PyTorch 1.6.0，对全书代码进行了更新，同时增加了Transformer、BERT、图神经网络等热门深度学习技术的讲解，更具实用性和时效性。

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虽然很多深度学习工具都使用Python，但PyTorch库是真正具备Python风格的。对于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人来说，上手PyTorch轻而易举。PyTorch在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习，它非常适合构建快速模型，并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch，所以当你掌握了PyTorth，就会拥有更多的职业选择。本书是教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。它帮助读者快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器。在此过程中，它涵盖了整个深度学习管道的关键实践，包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及将结果进行可视化展示。本书主要内容：（1）训练深层神经网络；（2）实现模块和损失函数；（3）使用PyTorchHub预先训练的模型；（4）探索在JupyterNotebooks中编写示例代码。

本书针对深度学习及开源框架——PyTorch，采用简明的语言进行知识的讲解，注重实战。全书分为4篇，共19章。深度学习基础篇（第1章~第6章）包括PyTorch简介与安装、机器学习基础与线性回归、张量与数据类型、分类问题与多层感知器、多层感知器模型与模型训练、梯度下降法、反向传播算法与内置优化器。计算机视觉篇（第7章~第14章）包括计算机视觉与卷积神经网络、卷积入门实例、图像读取与模型保存、多分类问题与卷积模型的优化、迁移学习与数据增强、经典网络模型与特征提取、图像定位基础、图像语义分割。自然语言处理和序列篇（第15章~第17章)包括文本分类与词嵌入、循环神经网络与一维卷积神经网络、序列预测实例。生成对抗网络和目标检测篇（第18章~第19章)包括生成对抗网络、目标检测。

本书基于PyTorch，介绍日益普及的演算法与相关套件的使用，例如YOLO(物件侦测）、GAN(生成对抗网路)/DeepFake( 深度伪造)、OCR(辨识图像中的文字）、脸部辨识、BERT/Transformer 、聊天机器人 (ChatBot)、强化学习 (Reinforcement Learning)、自动语音办识 （ASR)、知识图谱 (Knowled ge Graph) 等。PyTorch是近年来最流行的深度学习框架，本书采用新的思路来带初学者来了解和使用PyTorch框架，同时带你入门深度 学习领域。本书通过独特的编排，保证读者在阅读的过程中，可以获得快速的反馈，进而激发学习的动力。

《PyTorch深度学习与企业级项目实战》立足于具体的企业级项目开发实践，以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识，同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。本书配套示例项目源代码、数据集、PPT课件与作者微信群答疑服务。 《PyTorch深度学习与企业级项目实战》共分18章，内容主要包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，深度学习框架PyTorch 2.0的环境搭建，Python数据科学库，深度学习基本原理，PyTorch 2.0入门，以及13个实战项目：迁移学习花朵识别、垃圾分类识别、短期电力负荷预测、空气质量预测、手写数字识别、人脸识别与面部表情识别、图像风格迁移、糖尿病预测、基于GAN 生成动漫人物画像、基于大语言模型的NLP、猴痘病毒识别项目实战、X光肺部感染识别项目实战、乐器声音音频识别项目实战。 《PyTorch深度学习与企业级项目实战》适合PyTorch深度学习初学者、深度学习算法从业培训人员、深度学习应用开发人员阅读，也适合作为高等院校或高职高专深度学习课程的教材。

本书用浅显易懂的语言，图文并貌地讲解了深度学习的基础知识，从如何挑选硬件到神经网络的初步搭建，再到实现图片识别、文本翻译、强化学习、生成对抗网络等多个目前最流行的深度学习应用。书中基于目前流行的PyTorch框架，运用Python语言实现了各种深度学习的应用程序，让理论和实践紧密结合。

本书从物体检测的概念、发展、经典实现方法等几个方面系统地介绍了物体检测的相关知识，重点介绍了Faster RCNN、SDD和YOLO这三个经典的检测器，并利用PyTorch框架从代码角度进行了细致讲解。另外，本书进一步介绍了物体检测的轻量化网络、细节处理、难点问题及未来的发展趋势，从实战角度给出了多种的解决方法，便于读者更深入地掌握物体检测技术，从而做到在实际项目中灵活应用。 本书共10章，涵盖的主要内容有物体检测与PyTorch框架基础概念与背景；PyTorch基础知识；基础卷积网络Backbone；两阶经典检测器Faster RCNN；单阶多层检测器SSD；单阶经典检测器YOLO；模型加速之轻量化网络；物体检测细节处理；物体检测难点问题；物体检测的未来发展。本书适合PyTorch框架爱好者和物体检测相关从业人员阅读，也适合深度学习和计算机视觉领域的研究人员阅读。

本书从物体检测的概念、发展、经典实现方法等几个方面系统地介绍了物体检测的相关知识，重点介绍了Faster RCNN、SDD和YOLO这三个经典的检测器，并利用PyTorch框架从代码角度进行了细致讲解。另外，本书进一步介绍了物体检测的轻量化网络、细节处理、难点问题及未来的发展趋势，从实战角度给出了多种的解决方法，便于读者更深入地掌握物体检测技术，从而做到在实际项目中灵活应用。 本书共10章，涵盖的主要内容有物体检测与PyTorch框架基础概念与背景；PyTorch基础知识；基础卷积网络Backbone；两阶经典检测器Faster RCNN；单阶多层检测器SSD；单阶经典检测器YOLO；模型加速之轻量化网络；物体检测细节处理；物体检测难点问题；物体检测的未来发展。本书适合PyTorch框架爱好者和物体检测相关从业人员阅读，也适合深度学习和计算机视觉领域的研究人员阅读。

本书系统性地介绍了深度学习的原理、关键技术及相关应用，首先从基本概念、必备的线性代数、微积分、概率统计等数学知识等入手，这些预备知识可帮助读者更好地理解深度学习技术。接着对深度学习方法和技术进行了详细介绍，包括卷积神经网络、反馈神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，针对每个技术都力图用简单易懂的语言、详尽的公式推导说明和生动的图形展示知识点，并附上应用样例，便于读者将概念、原理、公式和应用融会贯通。本书还考虑到初学者尽快入门的需求，对深度学习开发工具和处理技巧进行了细致的梳理和总结。最后本书对深度学习应用前景、发展趋势、未来研究趋势等进行了分析，具有一定前瞻性。本书涵盖了大量深度学习的技术细节，适用于不同层次的读者。