去年11月，PyTorch正式发布了权威的PyTorch教程书《Deep Learning with PyTorch》，可惜当时只有这本书的前五章是免费的。现在，经过迭代更新，PyTorch终于发布了本书的免费版本。快来学？书籍地址：https://pytorch.org/assets/deep-learning/Deep-Learning-with-PyTorch.pdfPyTorch是目前最火的深度学习框架之一。自2016年问世以来，PyTorch迅速成长为深受开发人员和研究人员欢迎的框架。根据最近的统计，在ICLR2020和CVPR2020会议中，使用PyTorch的论文数量远超TensorFlow，研究人员对PyTorch的偏好进一步加深。不过PyTorch直到去年11月才提供官方权威的PyTorch教程书《Deep Learning with PyTorch》，只有前五章可以免费观看。近日，PyTorch官方发布了本书V3.6.8版本的全部内容。全书约500页，共15章，内容详实，图文并茂。本书提供了使用PyTorch和编程语言Python构建和训练神经网络的详细且易于访问的教程。这本PyTorch官方书讲的是什么《Deep Learning with PyTorch》本书涵盖三个部分：PyTorch核心知识、实例和部署教程。本书主要内容包括：深度学习和PyTorch预训练模型简介Tensor学习机制使用神经网络拟合数据使用卷积进行泛化真实世界示例：构建用于癌症检测的神经网络部署到生产易于理解，丰富的示例和代码块。本书一改以往教程或教科书的死板风格。书中随处可见的插图令人印象深刻，其中包括大量手绘插图。例如下图是PyTorch使用autograd计算时模型的正向图和反向图：本书在介绍神经网络的计算过程时，不惜采用公式+手绘流程图的形式+插图，力求将整个抽象过程解释得简洁明了。此外，本书还附有代码，示例和代码块贯穿全书。配套代码地址：https://www.manning.com/books/deep-learning-with-pytorchhttps://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code书中大量代码块可以帮助读者边看书边写代码，很多代码都会有类似下面这样的“脚注”。用于设计训练循环的示例代码块。此外，本书还有一个讨论论坛：https://livebook.manning.com/#!/book/deep-learning-with-pytorch/discussion。提高复杂网络分析效率！中国科学家研发出强化学习新框架Reddit赞：机器学习领域的“八宗罪”！同行评审变迁，盲目崇拜盛行深度学习框架大PK：TNN战MNN，ncnn依旧经典快收藏！盘点9款非常流行的开源自动化测试框架机器学习项目的完整搭建流程和任务清单曝光，值得收藏
