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PyTorch 如今已經(jīng)稱為最受歡迎的深度學(xué)習(xí)框架之一了！2019年1月到6月底，在arXiv.org上發(fā)表的論文中，提及TensorFlow和PyTorch的數(shù)量相差無(wú)幾。與2018年1月到6月相比，PyTorch增長(zhǎng)了194%。相比之下，TensorFlow的增長(zhǎng)幅度僅為23%。

基于 PyTorch 如此受歡迎，獲取豐富的 PyTorch 教程，完備的 PyTorch 學(xué)習(xí)路線往往能幫助我們事半功倍！

其實(shí) PyTorch 的教程和資源不少，但是遺憾的是 PyTorch 官方一直沒(méi)有推出 PyTorch 的權(quán)威教程。好消息是，就在剛剛，PyTorch 在官方 Twitter 上放出這一消息

“為了幫助開(kāi)發(fā)者使用 PyTorch，我們正在制作《Deep Learning with PyTorch》一書(shū)”。

官方權(quán)威的 PyTorch 教程書(shū)終于問(wèn)世了。消息一經(jīng)宣布就獲得了廣泛的關(guān)注和贊賞，Facebook 首席 AI 科學(xué)家 Yann LeCun 則直接轉(zhuǎn)推力薦。

什么書(shū)這么神奇呢？就是這本《Deep Learning with PyTorch》!

書(shū)籍簡(jiǎn)介

這本書(shū)最大的特點(diǎn)就是簡(jiǎn)練不啰嗦，全書(shū)只有 141 頁(yè)。內(nèi)容通俗易懂，主要介紹 PyTorch 的基本知識(shí)和理論。特點(diǎn)是使用平易近人的方式，介紹了非常專業(yè)的主題。

這本書(shū)提供了一個(gè)詳細(xì)的、實(shí)踐性的介紹，介紹了使用PyTorch構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，PyTorch是一個(gè)流行的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)框架。

這本《Deep Learning with PyTorch》總共包含 5 章 內(nèi)容。

• 第一章 介紹深度學(xué)習(xí)和 PyTorch 庫(kù)

• 第二章 初識(shí)張量

• 第三章?用張量表示現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)

• 第四章 機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)制

• 第五章 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合你的數(shù)據(jù)

本書(shū)還有一個(gè)特點(diǎn)就是插圖有趣，都是手繪版。例如：

圖 1-2 單個(gè)神經(jīng)元的計(jì)算圖

圖 5-3 3 層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

下載地址：

https://pytorch.org/deep-learning-with-pytorch-thank-you

完整書(shū)籍

其實(shí)剛剛說(shuō)的 141 頁(yè)的《Deep Learning with PyTorch》是精簡(jiǎn)版的 PyTorch 官方教程，可以在上面的下載地址中免費(fèi)下載。完整版的書(shū)籍內(nèi)容稍多一些，提供在線閱讀。

主頁(yè)：

https://www.manning.com/books/deep-learning-with-pytorch#toc

完整版《Deep Learning with PyTorch》總共分為兩大部分，13 個(gè)章節(jié)。

第一部分主要介紹 PyTorch 相關(guān)理論知識(shí)。

第二部分主要講 PyTorch 實(shí)戰(zhàn)，通過(guò)具體項(xiàng)目幫助讀者吃透 PyTorch。

配套代碼

完整版的《Deep Learning with PyTorch》同樣配套了書(shū)中所有的代碼，開(kāi)源代碼可以在主頁(yè)左側(cè)直接下載。

其 GitHub 地址：

https://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code

希望這本簡(jiǎn)短的 PyTorch 官方教程能幫助你輕松入門 PyTorch！

最后，如果你想直接獲取《Deep Learning with PyTorch》電子版 pdf 和相關(guān)源碼，可直接在本公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：DLP，獲取！

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（點(diǎn)擊標(biāo)題可跳轉(zhuǎn)閱讀）

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch 官方教程发布，限时免费开放！的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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