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PyTorch 如今已經(jīng)稱為最受歡迎的深度學習框架之一了！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)量相差無幾。與2018年1月到6月相比，PyTorch增長了194%。相比之下，TensorFlow的增長幅度僅為23%。

基于 PyTorch 如此受歡迎，獲取豐富的 PyTorch 教程，完備的 PyTorch 學習路線往往能幫助我們事半功倍！

其實 PyTorch 的教程和資源不少，但是遺憾的是 PyTorch 官方一直沒有推出 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

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

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

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

書籍簡介

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

這本書提供了一個詳細的、實踐性的介紹，介紹了使用PyTorch構(gòu)建和訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，PyTorch是一個流行的開源機器學習框架。

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

• 第一章 介紹深度學習和 PyTorch 庫

• 第二章 初識張量

• 第三章?用張量表示現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)

• 第四章 機器學習的機制

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

本書還有一個特點就是插圖有趣，都是手繪版。例如：

圖 1-2 單個神經(jīng)元的計算圖

圖 5-3 3 層神經(jīng)網(wǎng)絡

下載地址：

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

完整書籍

其實剛剛說的 141 頁的《Deep Learning with PyTorch》是精簡版的 PyTorch 官方教程，可以在上面的下載地址中免費下載。完整版的書籍內(nèi)容稍多一些，提供在線閱讀。

主頁：

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 個章節(jié)。

第一部分主要介紹 PyTorch 相關(guān)理論知識。

第二部分主要講 PyTorch 實戰(zhàn)，通過具體項目幫助讀者吃透 PyTorch。

配套代碼

完整版的《Deep Learning with PyTorch》同樣配套了書中所有的代碼，開源代碼可以在主頁左側(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，可直接在本公眾號后臺回復：DLP，獲取！

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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！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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