雖然很多深度學(xué)習(xí)工具都使用Python，但PyTorch庫(kù)是真正具備Python風(fēng)格的。對(duì)于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人來(lái)說(shuō)，上手PyTorch輕而易舉。PyTorch在不犧牲高級(jí)特性的情況下簡(jiǎn)化了深度學(xué)習(xí)，它非常適合構(gòu)建快速模型，并且可以平穩(wěn)地從個(gè)人應(yīng)用擴(kuò)展到企業(yè)級(jí)應(yīng)用。由于像蘋(píng)果、Facebook和摩根大通這樣的公司都使用PyTorch，所以當(dāng)你掌握了PyTorth，就會(huì)擁有更多的職業(yè)選擇。本書(shū)是教你使用PyTorch創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實(shí)用指南。它幫助讀者快速?gòu)牧汩_(kāi)始構(gòu)建一個(gè)真實(shí)示例：腫瘤圖像分類(lèi)器。在此過(guò)程中，它涵蓋了整個(gè)深度學(xué)習(xí)管道的關(guān)鍵實(shí)踐，包括PyTorch張量API、用Python加載數(shù)據(jù)、監(jiān)控訓(xùn)練以及將結(jié)果進(jìn)行可視化展示。本書(shū)主要內(nèi)容：（1）訓(xùn)練深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；（2）實(shí)現(xiàn)模塊和損失函數(shù)；（3）使用PyTorchHub預(yù)先訓(xùn)練的模型；（4）探索在JupyterNotebooks中編寫(xiě)示例代碼。