我们需要进一步了解深度学习，这种机器学习方法每时每刻都在改变我们周围的世界。通过这本实用的指南，你会快速了解使用Facebook开源Pytorch框架的核心理念，并掌握创建你自己的神经网络所需的最Z新技术。
本书介绍了如何在一个基于云的环境中部署PyTorch，然后讲解了如何创建便于图像、声音和文本操作的神经网络架构，并且深入地研究了架构的各个元素。还介绍了对图像应用迁移学习、调试模型，以及在生产环境中使用PyTorch的一些重要概念。
·学习如何在生产环境部署深度学习模型。
·研究多家领先公司的PyTorch用例。
·学习如何对图像应用迁移学习。
·使用Wikipedia上训练的一个模型应用前沿的NLP技术。
·使用PyTorch的torchaudio库用一个基于卷积的模型完成音频分类。
·使用TensorBoard和火焰图调试PyTorch模型。
·用Docker容器和Google Cloud上运行的Kubernetes集群在生产环境中部署PyTorch应用。
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“PyTorch是最近几年发展最快的深度学习库之一，与Google的庞然大物TensorFlow的竞争如火如荼。对于在日常深度学习工作中开始使用PyTorch的研究人员和机器学习工程师来说，这是必备的一本书。”
——Ankur Patel
7Park Data数据科学VP