深度学习框架PyTorch：入门与实践

第一时间关注程序猿（媛）身边的故事

媲美TensorFlow的深度学习框架！

实战Kaggle竞赛中经典项目

GAN生成动漫头像、AI滤镜、RNN写诗、图像描述任务

2016年是属于TensorFlow的一年，凭借谷歌的大力推广，TensorFlow占据了各大媒体的头条。2017年年初，PyTorch的横空出世吸引了研究人员极大的关注，PyTorch简洁优雅的设计、统一易用的接口、追风逐电的速度和变化无方的灵活性给人留下深刻的印象。

作为一门2017年刚刚发布的深度学习框架，研究人员所能获取的学习资料有限，中文资料更是比较少。笔者长期关注PyTorch发展，经常在论坛上帮助PyTorch新手解决问题，在平时的科研中利用PyTorch进行各个方面的研究，有着丰富的使用经验。看到国内的用户对PyTorch十分感兴趣，迫切需要一本能够全面讲解PyTorch的书籍，于是本书就这么诞生了。

《深度学习框架PyTorch：入门与实践》

本书主要内容

本书从多维数组Tensor开始，循序渐进地带领读者了解PyTorch各方面的基础知识。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。《深度学习框架PyTorch：入门与实践》没有简单机械地介绍各个函数接口的使用，而是尝试分门别类、循序渐进地向读者介绍PyTorch的知识，希望读者对PyTorch有一个完整的认识。

本书内容由浅入深，无论是深度学习的初学者，还是第一次接触PyTorch的研究人员，都能在学习本书的过程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用经验的用户，也能够从本书中获得对PyTorch不一样的理解。

作者简介

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。

本书结构

本书分为两部分：第2~5章主要介绍PyTorch的基础知识。

√ 第2章介绍PyTorch的安装和配置学习环境。同时以最概要的方式介绍PyTorch的主要内容，让读者对PyTorch有一个大概的整体印象。

√ 第3章介绍PyTorch中多维数组Tensor和动态图autograd/Variable的使用，并配以例子，让读者分别使用Tensor和autograd实现线性回归，比较二者的不同点。本章还对Tensor的底层设计，以及autograd的原理进行了分析，给读者以更全面具体的讲解。

√ 第4章介绍PyTorch中神经网络模块nn的基础用法，同时讲解了神经网络中的“层”、“损失函数”、“优化器”等，最后带领读者用不到50行的代码搭建出曾夺得ImageNet冠军的ResNet。

√ 第5章介绍PyTorch中数据加载、GPU加速和可视化等相关工具。

第6~10章主要介绍实战案例。

√ 第6章是承上启下的一章，目标不是教会读者新函数、新知识，而是结合Kaggle中一个经典的比赛，实现一个深度学习中比较简单的图像二分类问题。在实现的过程中，带领读者复习前5章的知识，并提出代码规范以合理地组织程序和代码，使程序更可读、可维护。第6章还介绍在PyTorch中如何进行debug。

√ 第7章为读者讲解当前最火爆的生成对抗网络（GAN），带领读者从零开始实现一个动漫头像生成器，能够利用GAN生成风格多变的动漫头像。

√ 第8章为读者讲解风格迁移的相关知识，并带领读者实现风格迁移网络，将自己的照片变成“高大上”的名画。

√ 第9章为读者讲解一些自然语言处理的基础知识，并讲解CharRNN的原理。然后利用其收集几万首唐诗，训练出一个可以自动写诗歌的小程序。这个小程序可以控制生成诗歌的格式和意境，还能生成藏头诗。

√ 第10章为读者介绍图像描述任务，并以最新的AI Challenger比赛的数据为例，带领读者实现一个可以进行简单图像描述的小程序。

第1章和第11章是本书的首章和末章，第1章介绍PyTorch的优势，以及和市面上其他几款框架的对比。第11章是对本书的总结，以及对PyTorch不足之处的思考，同时对读者未来的学习提出建议。

适读人群

学习本书需要读者具备以下基础知识：

√ 了解Python的基础语法，掌握基础的Python使用方法。

√ 有一定深度学习基础，了解反向传播、卷积神经网络等基础知识，但并不要求深入了解。

√ 具备梯度、导数等高中数学基础知识。

以下知识不是必需的，但最好了解：

√ numpy的使用。

√ 深度学习的基本流程或者其他深度学习框架的使用。