入门学习Pytorch必备书籍

前面几期写过关于TensorFlow和Pytorch两大框架对比的文章，有很多读者反馈Pytorch更加简单易学。Pytorch的一大优点是，它的图是动态的，而TensorFlow等都是静态图，不利于扩展。

如果说TensorFlow的设计是“make it complicated”，Keras的设计是“make It complicated and hide it”，那么Pytorch的设计真正做到了“keep it simple and stupid ”。

今天就给各位读者推荐才出版上市的书《Python深度学习基于Pytorch》，该书主要面向对机器学习，深度学习感兴趣的高校学习和在职人员，同时对Python、Pytorch入门，感兴趣的朋友作为学习参考指导用书。

本书的作者都是在大数据与人工智能领域工作经验非常丰富的大咖，分别是：吴茂贵、郁明敏、杨本法、李涛、张粤磊。

下面分别介绍一下他们的职业背景：

吴茂贵：资深大数据和人工智能技术专家，就职于中国外汇交易中心，在BI、数据挖掘与分析、数据仓库、机器学习等领域工作超过20年。在基于Spark、TensorFlow、Pytorch、Keras等的机器学习和深度学习方面有大量的工程实践经验。

郁明敏：资深商业分析师从事互联网金融算法研究工作，专注于大数据、机器学习以及数据可视化的相关领域，擅长Python、Hadoop、Spark等技术，拥有丰富的实战经验。曾获得“江苏省大学生电子竞技大赛二等奖”和“华为全国大学生数学建模大赛二等奖”。

杨本法：高级算法工程师，在流程优化、数据分析、数据挖掘等领域有10余年经验，熟悉Hadoop和Spark技术栈。有大量工程实践经验，做过的项目包括：推荐系统、销售预测系统、舆情监控系统、拣货系统、报表可视化、配送路线优化系统等。

李涛：资深AI技术工程师，对Pytorch、Caffe、TensorFlow等深度学习框架以及计算机视觉有的理解和丰富的实践经验，曾经参与或主导过服务机器人、无人售后店、搜索排序等多个人工智能相关的项目。

张粤磊：资深大数据技术专家、飞谷云创始人，有10余年一线数据挖掘与分析实战。先后在咨询、金融、互联网行业担任大数据的技术负责人和架构师。

本书内容简介，共16章，分为三部分：

第一部分（第1-4章） Pytorch基础

首先讲解机器学习和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用方法，然后从多个角度介绍了Pytorch的必备基础知识，最后详细介绍了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。

第二部分（第5-8章）深度学习基础

这部分从技术原理、算法设计、实践技巧等维度介绍了机器学习和深度学习的经典理论、算法以及提升深度学习模型性能的多种技巧，涵盖视觉处理、NLP和生成式深度学习等主题。

第三部分 （第9-16章）深度学习实践

这部分从工程实践的角度讲解了深度学习的工程方法和在一些热门领域的实践方案，具体包括人脸识别、图像修复、图像增强、风格迁移、中英文互译、生成式对抗网络、对抗攻击、强化学习、深度强化学习等内容。

这本书的知识内容非常新，是今年10份开始出版的，非常适合想要入门学习Pytorch的朋友。

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