選擇PyTorch 的原因：
簡潔優雅的設計
統一好用的介面
追風逐電的速度
變化無方的靈活性
■ 簡潔：：PyTorch 的設計追求最少的封裝，儘量避免重複造輪子。簡潔的設計帶來的另一個好處是程式易於了解。
■ 速度：PyTorch 的靈活性不以速度為代價，在許多評測中，PyTorch的速度表現勝過TensorFlow、Keras 等架構。
■ 好用：PyTorch 是所有的架構中物件導向設計的最優雅的。PyTorch的針對對象的介面設計來自Torch，而Torch 的介面設計以靈活好用而著稱。PyTorch 的設計最符合人的思維，所思即所得，不需考慮太多關於架構本身的束縛。
■ 活躍的社區：PyTorch 提供完整的文件，循序漸進的指南，作者親自維護的論壇供使用者交流和求教問題。Facebook 人工智慧研究院對PyTorch 提供強力支持。
本書內容由淺入深，無論是深度學習的初學者，還是初次接觸PyTorch的研究人員，都能在學習本書的過程中快速掌握PyTorch。即使是有PyTorch使用經驗者，也能夠獲得對PyTorch不一樣的理解。
適用：PyTorch、深度學習初學者、具PyTorch使用經驗者。
本書的所有程式都開放原始碼在GitHub【github.com/chenyuntc/pytorch-book】上
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圖書介紹 - 資料來源：博客來 評分：
圖書名稱：比Tensorflow還精美的人工智慧套件：PyTorch讓你愛不釋手
內容簡介
作者介紹
作者簡介
陳雲
Python程式師、Linux愛好者、PyTorch源碼貢獻者，主要研究電腦視覺、機器學習。
「2017知乎-看山杯機器學習挑戰賽」一等獎，「2017天池醫療AI大賽」第八名。熱衷推廣PyTorch，活躍於PyTorch論壇和知乎相關討論區。
陳雲
Python程式師、Linux愛好者、PyTorch源碼貢獻者，主要研究電腦視覺、機器學習。
「2017知乎-看山杯機器學習挑戰賽」一等獎，「2017天池醫療AI大賽」第八名。熱衷推廣PyTorch，活躍於PyTorch論壇和知乎相關討論區。
目錄
01 PyTorch 簡介
1.1 PyTorch 的誕生
1.2 常見的深度學習架構簡介
1.3 屬於動態圖的未來
1.4 為什麼選擇PyTorch
1.5 星火燎原
1.6 fast.ai 放棄Keras+TensorFlow 選擇PyTorch
02 快速入門
2.1 安裝與設定
2.2 PyTorch 入門第一步
03 Tensor 和autograd
3.1 Tensor
3.2 autograd
04 神經網路工具箱nn
4.1 nn.Module
4.2 常用的神經網路層
4.3 最佳化器
4.4 nn.functionalnn
4.5 初始化策略
4.6 nn.Module 深入分析
4.7 nn 和autograd 的關係
4.8 小試牛刀：用50 行程式架設ResNet
05 PyTorch 中常用的工具
5.1 資料處理
5.2 電腦視覺工具套件：torchvision
5.3 視覺化工具
5.4 使用GPU 加速：cuda
5.5 持久化
06 PyTorch 實戰指南
6.1 程式設計實戰：貓和狗二分類
6.2 PyTorch Debug 指南
07 AI 插畫師：產生對抗網路
7.1 GAN 的原理簡介
7.2 用GAN 產生動漫圖示
7.3 實驗結果分析
08 AI 藝術家：神經網路風格移轉
8.1 風格移轉原理介紹
8.2 用PyTorch 實現風格移轉
8.3 實驗結果分析
09 AI 詩人：用RNN 寫詩
9.1 自然語言處理的基礎知識
9.2 CharRNN
9.3 用PyTorch 實現CharRNN
9.4 實驗結果分
10 Image Caption：讓神經網路看圖講故事
10.1 影像描述介紹
10.2 資料
10.3 模型與訓練
10.4 實驗結果分析
11 展望與未來
11.1 PyTorch 的侷限與發展
11.2 使用建議
1.1 PyTorch 的誕生
1.2 常見的深度學習架構簡介
1.3 屬於動態圖的未來
1.4 為什麼選擇PyTorch
1.5 星火燎原
1.6 fast.ai 放棄Keras+TensorFlow 選擇PyTorch
02 快速入門
2.1 安裝與設定
2.2 PyTorch 入門第一步
03 Tensor 和autograd
3.1 Tensor
3.2 autograd
04 神經網路工具箱nn
4.1 nn.Module
4.2 常用的神經網路層
4.3 最佳化器
4.4 nn.functionalnn
4.5 初始化策略
4.6 nn.Module 深入分析
4.7 nn 和autograd 的關係
4.8 小試牛刀：用50 行程式架設ResNet
05 PyTorch 中常用的工具
5.1 資料處理
5.2 電腦視覺工具套件：torchvision
5.3 視覺化工具
5.4 使用GPU 加速：cuda
5.5 持久化
06 PyTorch 實戰指南
6.1 程式設計實戰：貓和狗二分類
6.2 PyTorch Debug 指南
07 AI 插畫師：產生對抗網路
7.1 GAN 的原理簡介
7.2 用GAN 產生動漫圖示
7.3 實驗結果分析
08 AI 藝術家：神經網路風格移轉
8.1 風格移轉原理介紹
8.2 用PyTorch 實現風格移轉
8.3 實驗結果分析
09 AI 詩人：用RNN 寫詩
9.1 自然語言處理的基礎知識
9.2 CharRNN
9.3 用PyTorch 實現CharRNN
9.4 實驗結果分
10 Image Caption：讓神經網路看圖講故事
10.1 影像描述介紹
10.2 資料
10.3 模型與訓練
10.4 實驗結果分析
11 展望與未來
11.1 PyTorch 的侷限與發展
11.2 使用建議
序
前 言
❁ 為什麼寫這本書
2016年是屬於TensorFlow的，憑藉Google的大力推廣，TensorFlow 佔據各大媒體的頭條。2017年年初，PyTorch從天而降吸引研究人員相當大的關注，PyTorch簡潔優雅的設計、統一好用的介面、追風逐電的速度和變化無方的靈活性給人留下深刻的印象。
身為2017 年剛剛發佈的深度學習架構，研究人員所能取得的學習資料有限，中文資料更是少。筆者長期關注PyTorch 發展，經常在討論區上幫助PyTorch 新手解決問題，在平時的科學研究中利用PyTorch 進行各方面的研究，具有豐富的使用經驗。看到國內的使用者對PyTorch 十分有興趣，迫切需要一本能全面說明PyTorch 的書籍，於是本書就這麼誕生了。
❁ 本書的結構
本書分為兩部分：第2~5 章主要介紹PyTorch 的基礎知識。
■ 第2 章介紹PyTorch 的安裝和設定學習環境。同時以最概要的方式介紹PyTorch 的主要內容，讓讀者對PyTorch 有一個大概的整體印象。
■ 第3 章介紹PyTorch 中多維陣列Tensor 和動態圖autograd/Variable 的使用，並配以實例，讓讀者分別使用Tensor 和autograd 實現線性回歸，比較二者的不同點。本章還對Tensor 的底層設計，以及autograd 的原理進行了分析，給讀者以更全面實際的說明。
■ 第4章介紹PyTorch中神經網路模組nn的基礎用法，同時說明了神經網路中的「層」、「損失函數」、「最佳化器」等，最後帶領讀者用不到50 行的程式架設出曾奪得ImageNet 冠軍的ResNet。
■ 第5章介紹PyTorch中資料載入、GPU加速和視覺化等相關工具。
第6~10 章主要介紹實戰案例。
■ 第6 章是承上啟下的一章，目標不是教會讀者新函數、新知識，而是結合Kaggle 中一個經典的比賽，實現一個深度學習中比較簡單的影像二分類問題。在實現的過程中，帶領讀者複習前5 章的知識，並提出程式標準以合理地組織程式，使程式更可讀取、可維護。第6 章還介紹在PyTorch 中如何進行debug。
■ 第7章為讀者說明目前最火爆的產生對抗網路（GAN），帶領讀者從零開始實現一個動漫圖示產生器，能夠利用GAN 產生風格多變的動漫圖示。
■ 第8章為讀者說明風格移轉的相關知識，並帶領讀者實現風格移轉網路，將自己的照片變成「高大上」的名畫。
■ 第9章為讀者說明一些自然語言處理的基礎知識，並說明CharRNN的原理。然後利用其收集幾萬首唐詩，訓練出一個可以自動寫詩歌的小程式。這個小程式可以控制產生詩歌的格式和意境，還能產生藏頭詩。
■ 第10章介紹影像描述工作，並以最新的AI Challenger比賽資料為例，帶領讀者實現一個可以進行簡單影像描述的小程式。
第1 章和第11 章是本書的首章和末章，第1 章介紹PyTorch 的優勢，
以及和市面上其他幾款架構的比較。第11 章是對本書的歸納，以及對
PyTorch 不足之處的思考，同時對讀者未來的學習提出建議。
❁ 關於程式
本書的所有程式都開放原始碼在GitHub【github.com/chenyuntc/pytorch-book】上，其中：
■ 第2~5章的程式以Jupyter Notebook形式提供，讀者可以在自己的電腦上互動式地修改執行它。
■ 第6~10章的程式以單獨的程式列出，每個函數的作用與細節在程式中有大量的註釋。
本書程式，在最新版的PyTorch 0.2上執行，同時支援Python 2和
Python 3，其中：
■ 前5章的程式同時在Python 2.7和Python 3.5上驗證，並獲得最後結果。
■ 第6~10 章的程式，主要在Python 2.7 上執行並獲得最後結果，同時在Python 3.5 上測試未顯示出錯。
❁ 適讀人群
學習本書需要讀者具備以下基礎知識：
■ 了解Python的基礎語法，掌握基礎的Python使用方法。
■ 有一定深度學習基礎，了解反向傳播、旋積神經網路等基礎知識，但並不要求深入了解。
■ 具備梯度、導數等高中數學基礎知識。
以下知識不是必需的，但最好了解：
■ numpy的使用。
■ 深度學習的基本流程或其他深度學習架構的使用。
本書不適合哪些讀者：
■ 沒有任何深度學習基礎的使用者。
■ 沒有Python基礎的使用者。
■ 只能使用Windows的使用者。
❁ 本書約定
在本書中，筆者是本書編著者的自稱，作者指的是軟體、論文等的作者，
讀者指閱讀本書的你。
本書前5 章的程式由Jupyter Notebook 轉換而來，其中：
■ In後面跟著的是輸入的程式。
■ Out是指程式的執行結果，執行結果取決於In的最後一行。
■ Print後面跟著程式的列印輸出內容，只有在In程式中呼叫了print函數/敘述才會有Print 輸出。
■ Jupyter會自動輸出Image物件和matplotlib視覺化結果，所以書中以「程式輸出」命名的圖片都來自Jupyter 的程式輸出。這些圖片的說明在程式註釋中。
❁ 如何使用本書
本書第2 章是PyTorch 快速入門，第3~5 章是對這些內容的詳細深入介紹。第6 章是一個簡單而完整的深度學習案例。
如果你是經驗豐富的研究人員，之前對PyTorch 十分熟悉，對本書的某些實例比較有興趣，那麼你可以跳過前5 章，直接閱讀第6 章，了解這些實例的程式設計與檔案組織安排，然後閱讀對應的實例。
如果你是初學者，想以最快的速度掌握PyTorch 並將PyTorch 應用到實際專案中，建議你花2~3 小時閱讀2.2 節的相關內容。如果你需要深入了解某部分的內容，可以閱讀對應章節。
如果你是初學者，想完整全面地掌握PyTorch，建議你：
■ 先閱讀第1~5章，了解PyTorch的各個基礎知識。
■ 再閱讀第6章，了解PyTorch實作中的技巧。
■ 最後從第7~10章挑選出有興趣的實例，動手實作。
最後，希望讀者在閱讀，儘量結合本書的搭配程式閱讀、修改、執行之。
❁ 致謝
杜玉姣同學在我撰寫本書時提供許多建議，並協助審稿部分章節，在此特向她表示謝意。本書編輯鄭柳潔給予很大的幫助，在此特向她致謝。感謝我的家人一直以來對我的支援，感謝我的導師肖波副教授對我的指導。感謝我的同學、師弟師妹們，他們在使用PyTorch 中遇到很多問題，給我許多回饋意見。
由於筆者水準所限，書中難免有錯誤和不當之處，歡迎讀者批評指正。
實際意見可以發表在GitHub 上，或透過電子郵件（i@knew.be）聯繫筆者。（github.com/chenyuntc/pytorch-book/issues）
❁ 為什麼寫這本書
2016年是屬於TensorFlow的，憑藉Google的大力推廣，TensorFlow 佔據各大媒體的頭條。2017年年初，PyTorch從天而降吸引研究人員相當大的關注，PyTorch簡潔優雅的設計、統一好用的介面、追風逐電的速度和變化無方的靈活性給人留下深刻的印象。
身為2017 年剛剛發佈的深度學習架構，研究人員所能取得的學習資料有限，中文資料更是少。筆者長期關注PyTorch 發展，經常在討論區上幫助PyTorch 新手解決問題，在平時的科學研究中利用PyTorch 進行各方面的研究，具有豐富的使用經驗。看到國內的使用者對PyTorch 十分有興趣，迫切需要一本能全面說明PyTorch 的書籍，於是本書就這麼誕生了。
❁ 本書的結構
本書分為兩部分：第2~5 章主要介紹PyTorch 的基礎知識。
■ 第2 章介紹PyTorch 的安裝和設定學習環境。同時以最概要的方式介紹PyTorch 的主要內容，讓讀者對PyTorch 有一個大概的整體印象。
■ 第3 章介紹PyTorch 中多維陣列Tensor 和動態圖autograd/Variable 的使用，並配以實例，讓讀者分別使用Tensor 和autograd 實現線性回歸，比較二者的不同點。本章還對Tensor 的底層設計，以及autograd 的原理進行了分析，給讀者以更全面實際的說明。
■ 第4章介紹PyTorch中神經網路模組nn的基礎用法，同時說明了神經網路中的「層」、「損失函數」、「最佳化器」等，最後帶領讀者用不到50 行的程式架設出曾奪得ImageNet 冠軍的ResNet。
■ 第5章介紹PyTorch中資料載入、GPU加速和視覺化等相關工具。
第6~10 章主要介紹實戰案例。
■ 第6 章是承上啟下的一章，目標不是教會讀者新函數、新知識，而是結合Kaggle 中一個經典的比賽，實現一個深度學習中比較簡單的影像二分類問題。在實現的過程中，帶領讀者複習前5 章的知識，並提出程式標準以合理地組織程式，使程式更可讀取、可維護。第6 章還介紹在PyTorch 中如何進行debug。
■ 第7章為讀者說明目前最火爆的產生對抗網路（GAN），帶領讀者從零開始實現一個動漫圖示產生器，能夠利用GAN 產生風格多變的動漫圖示。
■ 第8章為讀者說明風格移轉的相關知識，並帶領讀者實現風格移轉網路，將自己的照片變成「高大上」的名畫。
■ 第9章為讀者說明一些自然語言處理的基礎知識，並說明CharRNN的原理。然後利用其收集幾萬首唐詩，訓練出一個可以自動寫詩歌的小程式。這個小程式可以控制產生詩歌的格式和意境，還能產生藏頭詩。
■ 第10章介紹影像描述工作，並以最新的AI Challenger比賽資料為例，帶領讀者實現一個可以進行簡單影像描述的小程式。
第1 章和第11 章是本書的首章和末章，第1 章介紹PyTorch 的優勢，
以及和市面上其他幾款架構的比較。第11 章是對本書的歸納，以及對
PyTorch 不足之處的思考，同時對讀者未來的學習提出建議。
❁ 關於程式
本書的所有程式都開放原始碼在GitHub【github.com/chenyuntc/pytorch-book】上，其中：
■ 第2~5章的程式以Jupyter Notebook形式提供，讀者可以在自己的電腦上互動式地修改執行它。
■ 第6~10章的程式以單獨的程式列出，每個函數的作用與細節在程式中有大量的註釋。
本書程式，在最新版的PyTorch 0.2上執行，同時支援Python 2和
Python 3，其中：
■ 前5章的程式同時在Python 2.7和Python 3.5上驗證，並獲得最後結果。
■ 第6~10 章的程式，主要在Python 2.7 上執行並獲得最後結果，同時在Python 3.5 上測試未顯示出錯。
❁ 適讀人群
學習本書需要讀者具備以下基礎知識：
■ 了解Python的基礎語法，掌握基礎的Python使用方法。
■ 有一定深度學習基礎，了解反向傳播、旋積神經網路等基礎知識，但並不要求深入了解。
■ 具備梯度、導數等高中數學基礎知識。
以下知識不是必需的，但最好了解：
■ numpy的使用。
■ 深度學習的基本流程或其他深度學習架構的使用。
本書不適合哪些讀者：
■ 沒有任何深度學習基礎的使用者。
■ 沒有Python基礎的使用者。
■ 只能使用Windows的使用者。
❁ 本書約定
在本書中，筆者是本書編著者的自稱，作者指的是軟體、論文等的作者，
讀者指閱讀本書的你。
本書前5 章的程式由Jupyter Notebook 轉換而來，其中：
■ In後面跟著的是輸入的程式。
■ Out是指程式的執行結果，執行結果取決於In的最後一行。
■ Print後面跟著程式的列印輸出內容，只有在In程式中呼叫了print函數/敘述才會有Print 輸出。
■ Jupyter會自動輸出Image物件和matplotlib視覺化結果，所以書中以「程式輸出」命名的圖片都來自Jupyter 的程式輸出。這些圖片的說明在程式註釋中。
❁ 如何使用本書
本書第2 章是PyTorch 快速入門，第3~5 章是對這些內容的詳細深入介紹。第6 章是一個簡單而完整的深度學習案例。
如果你是經驗豐富的研究人員，之前對PyTorch 十分熟悉，對本書的某些實例比較有興趣，那麼你可以跳過前5 章，直接閱讀第6 章，了解這些實例的程式設計與檔案組織安排，然後閱讀對應的實例。
如果你是初學者，想以最快的速度掌握PyTorch 並將PyTorch 應用到實際專案中，建議你花2~3 小時閱讀2.2 節的相關內容。如果你需要深入了解某部分的內容，可以閱讀對應章節。
如果你是初學者，想完整全面地掌握PyTorch，建議你：
■ 先閱讀第1~5章，了解PyTorch的各個基礎知識。
■ 再閱讀第6章，了解PyTorch實作中的技巧。
■ 最後從第7~10章挑選出有興趣的實例，動手實作。
最後，希望讀者在閱讀，儘量結合本書的搭配程式閱讀、修改、執行之。
❁ 致謝
杜玉姣同學在我撰寫本書時提供許多建議，並協助審稿部分章節，在此特向她表示謝意。本書編輯鄭柳潔給予很大的幫助，在此特向她致謝。感謝我的家人一直以來對我的支援，感謝我的導師肖波副教授對我的指導。感謝我的同學、師弟師妹們，他們在使用PyTorch 中遇到很多問題，給我許多回饋意見。
由於筆者水準所限，書中難免有錯誤和不當之處，歡迎讀者批評指正。
實際意見可以發表在GitHub 上，或透過電子郵件（i@knew.be）聯繫筆者。（github.com/chenyuntc/pytorch-book/issues）
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