PyTorch入门书籍盘点

对于深度学习框架而言，PyTorch是一匹十足的黑马，虽然Tensorflow依然占据着老大哥的位置，但是从2019年的各项数据显示PyTorch大有一飞冲天之势。关于各个深度学习框架的盘点，请看这篇文章：深度学习框架盘点。小编在这里给大家盘点一下PyTorch比较好的入门书籍，方便大家查阅学习。

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深度学习框架PyTorch：入门与实践

这本书是一位很年轻的小伙子写的：

【陈云】Python程序员、Linux爱好者和PyTorch源码贡献者。主要研究方向包括计算机视觉和机器学习。“2017知乎看山杯机器学习挑战赛”一等奖，“2017天池医疗AI大赛”第八名。热衷于推广PyTorch，并有丰富的使用经验，活跃于PyTorch论坛和知乎相关板块。

主要内容是从结合基础知识和前沿研究，带领读者从零开始完成几个经典有趣的深度学习小项目，包括GAN生成动漫头像、AI滤镜、AI写诗等。下图是一个这本书的思维导图：

这是一本18年出版的书，从豆瓣评分看来比较一般：

我们看一些评价：

（1）粗略看了下，还是要查API好一点，这种书只能说是入门书。

（2）适合带你入门的，不一定是大牛。而是刚踩过坑的人。作者分享了很多实用的编程技巧，几个案例没有照抄常规套路，而是为了效果优化做出了改进，这是非常难得的闪光点。

（3）作者还是很良心的，直接看老哥的github repo吧

这些评价还是可以的，当然有些负面评价小编并没有摘录。如果你想看这本书的话，一个比较好的使用策略是直接看源码：

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book

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深度学习入门之PyTorch

无独有偶，这本书的作者也很年轻(还是小编的校友)：

廖星宇，目前就读于中国科学技术大学应用数学系，获得国家一等奖学金。在个人博客、知乎等平台上发布多篇关于深度学习的文章，具有一定的阅读量和人气。

我们看一下主要内容：

《深度学习入门之PyTorch》将从机器学习和深度学习的基础理论入手，从零开始学习 PyTorch，了解 PyTorch 基础，以及如何用 PyTorch 框架搭建模型。通过阅读《深度学习入门之PyTorch》，你将学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及生成对抗网络，最后通过实战了解深度学习前沿的研究成果，以及 PyTorch 在实际项目中的应用。

总体而言，这本比较全但是从评价来看一般一般：

发现了一个比较中肯的评价：

如果对PyTorch完全不懂，而且对深度学习了解一些，作为PyTorch入门书还是不错的。书中代码是过时的，但对应的github代码是OK的，Notebook做得还不错，可以结合PyTorch的官网tutorial一起看看。

我们直接上github主页吧：

https://github.com/L1aoXingyu/code-of-learn-deep-learning-with-pytorch

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最后的总结

其实，关于PyTorch的书本不少，但是被读者看过的其实很少，我们在豆瓣上用关键词搜索发现，大部分书都是评价人数不足：

终其原因是因为深度学习这些框架包括PyTorch更新速度太快，导致书本很容易落后。但是书本也不是一无是处，好的书依然有参考的价值。

最后建议大家直接上github看。以后小编也会从书本盘点转向github等网上资源。