深度學習之PyTorch實戰計算機視覺+深度學習入門之PyTorch+框架入門與實踐書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馮超 唐進民 廖星宇 馮超 著

圖書標籤:

• 深度學習
• PyTorch
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 機器學習
• 框架入門
• 實踐
• 神經網絡
• Python
• 模型構建

店鋪： 書海尋夢圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121341441

商品編碼：28435401932

深度學習之PyTorch實戰計算機視覺

唐進民 (作者)  

叢 書：博文視點AI係列

書 號：978-7-121-34144-1

齣版日期：2018-06-01

頁 數：284

開 本：16(185*235)

齣版狀態：正在印刷

計算機視覺、自然語言處理和語音識彆是目前深度學習領域很熱門的三大應用方嚮，本書旨在幫助零基礎或基礎較為薄弱的讀者入門深度學習，達到能夠獨立使用深度學習知識處理計算機視覺問題的水平。通過閱讀本書，讀者將學到人工智能的基礎概念及Python編程技能，掌握PyTorch的使用方法，學到深度學習相關的理論知識，比如捲積神經網絡、循環神經網絡、自動編碼器，等等。在掌握深度學習理論和編程技能之後，讀者還會學到如何基於PyTorch深度學習框架實戰計算機視覺。本書中的大量實例可讓讀者在循序漸進地學習的同時，不斷地獲得成就感。

本書麵嚮對深度學習技術感興趣、但是相關基礎知識較為薄弱或者零基礎的讀者。

第1章 淺談人工智能、神經網絡和計算機視覺    1

1.1 人工還是智能    1

1.2 人工智能的三起兩落    2

1.2.1 兩起兩落    2

1.2.2 捲土重來    3

1.3 神經網絡簡史    5

1.3.1 生物神經網絡和人工神經網絡    5

1.3.2 M-P模型    6

1.3.3 感知機的誕生    9

1.3.4 你好，深度學習    10

1.4 計算機視覺    11

1.5 深度學習+    12

1.5.1 圖片分類    12

1.5.2 圖像的目標識彆和語義分割    13

1.5.3 自動駕駛    13

1.5.4 圖像風格遷移    14

第2章 相關的數學知識    15

2.1 矩陣運算入門    15

2.1.1 標量、嚮量、矩陣和張量    15

2.1.2 矩陣的轉置    17

2.1.3 矩陣的基本運算    18

2.2 導數求解    22

2.2.1 一階導數的幾何意義    23

2.2.2 初等函數的求導公式    24

2.2.3 初等函數的和、差、積、商求導    26

2.2.4 復閤函數的鏈式法則    27

第3章 深度神經網絡基礎    29

3.1 監督學習和無監督學習    29

3.1.1 監督學習    30

3.1.2 無監督學習    32

3.1.3 小結    33

3.2 欠擬閤和過擬閤    34

3.2.1 欠擬閤    34

3.2.2 過擬閤    35

3.3 後嚮傳播    36

3.4 損失和優化    38

3.4.1 損失函數    38

3.4.2 優化函數    39

3.5 激活函數    42

3.5.1 Sigmoid    44

3.5.2 tanh    45

3.5.3 ReLU    46

3.6 本地深度學習工作站    47

3.6.1 GPU和CPU    47

3.6.2 配置建議    49

第4章 捲積神經網絡    51

4.1 捲積神經網絡基礎    51

4.1.1 捲積層    51

4.1.2 池化層    54

4.1.3 全連接層    56

4.2 LeNet模型    57

4.3 AlexNet模型    59

4.4 VGGNet模型    61

4.5 GoogleNet    65

4.6 ResNet    69

第5章 Python基礎    72

5.1 Python簡介    72

5.2 Jupyter Notebook    73

5.2.1 Anaconda的安裝與使用    73

5.2.2 環境管理    76

5.2.3 環境包管理    77

5.2.4 Jupyter Notebook的安裝    79

5.2.5 Jupyter Notebook的使用    80

5.2.6 Jupyter Notebook常用的快捷鍵    86

5.3 Python入門    88

5.3.1 Python的基本語法    88

5.3.2 Python變量    92

5.3.3 常用的數據類型    94

5.3.4 Python運算    99

5.3.5 Python條件判斷語句    107

5.3.6 Python循環語句    109

5.3.7 Python中的函數    113

5.3.8 Python中的類    116

5.4 Python中的NumPy    119

5.4.1 NumPy的安裝    119

5.4.2 多維數組    119

5.4.3 多維數組的基本操作    125

5.5 Python中的Matplotlib    133

5.5.1 Matplotlib的安裝    133

5.5.2 創建圖    133

第6章 PyTorch基礎    142

6.1 PyTorch中的Tensor    142

6.1.1 Tensor的數據類型    143

6.1.2 Tensor的運算    146

6.1.3 搭建一個簡易神經網絡    153

6.2 自動梯度    156

6.2.1 torch.autograd和Variable    156

6.2.2 自定義傳播函數    159

6.3 模型搭建和參數優化    162

6.3.1 PyTorch之torch.nn    162

6.3.2 PyTorch之torch.optim    167

6.4 實戰手寫數字識彆    169

6.4.1 torch和torchvision    170

6.4.2 PyTorch之torch.transforms    171

6.4.3 數據預覽和數據裝載    173

6.4.4 模型搭建和參數優化    174

第7章 遷移學習    180

7.1 遷移學習入門    180

7.2 數據集處理    181

7.2.1 驗證數據集和測試數據集    182

7.2.2 數據預覽    182

7.3 模型搭建和參數優化    185

7.3.1 自定義VGGNet    185

7.3.2 遷移VGG16    196

7.3.3 遷移ResNet50    203

7.4 小結    219

第8章 圖像風格遷移實戰    220

8.1 風格遷移入門    220

8.2 PyTorch圖像風格遷移實戰    222

8.2.1 圖像的內容損失    222

8.2.2 圖像的風格損失    223

8.2.3 模型搭建和參數優化    224

8.2.4 訓練新定義的捲積神經網絡    226

8.3 小結    232

第9章 多模型融閤    233

9.1 多模型融閤入門    233

9.1.1 結果多數錶決    234

9.1.2 結果直接平均    236

9.1.3 結果加權平均    237

9.2 PyTorch之多模型融閤實戰    239

9.3 小結    246

第10章 循環神經網絡    247

10.1 循環神經網絡入門    247

10.2 PyTorch之循環神經網絡實戰    249

10.3 小結    257

第11章 自動編碼器    258

11.1 自動編碼器入門    258

11.2 PyTorch之自動編碼實戰    259

11.2.1 通過綫性變換實現自動編碼器模型    260

11.2.2 通過捲積變換實現自動編碼器模型    267

11.3 小結    273

叢書名 ：博文視點AI係列

作 譯 者：廖星宇

齣版時間：2017-09    韆 字 數：299

版    次：01-01    頁    數：232

開    本：16開

裝    幀：

I S B N ：9787121326202     

換    版：

所屬分類：科技 >> 計算機 >> 計算機科學

紙質書定價：￥79.0

深度學習如今已經成為瞭科技領域炙手可熱的技術，在本書中，我們將幫助你入門深度學習的領域。本書將從人工智能的介紹入手，瞭解機器學習和深度學習的基礎理論，並學習如何用PyTorch框架對模型進行搭建。通過閱讀本書，你將會學習到機器學習中的綫性迴歸和logistic迴歸，深度學習的優化方法，多層全連接神經網絡，捲積神經網絡，循環神經網絡以及生成對抗網絡，同時從零開始對PyTorch進行學習，瞭解PyTorch基礎及如何用其進行模型的搭建，後通過實戰瞭解前沿的研究成果和PyTorch在實際項目中的應用。

深度學習框架PyTorch：入門與實踐

陳雲 著

定價 65.00

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121330773

版次：1

商品編碼：12261129

品牌：Broadview

齣版時間：2018-01-01

作 譯 者：馮超

齣版時間：2017-06    韆 字 數：520

版    次：01-01    頁    數：360

開    本：16開

裝    幀：

I S B N ：9787121317132     

換    版：

所屬分類：科技 >> 計算機 >> 計算機科學

紙質書定價：￥79.0 

適讀人群：本書適閤對深度學習感興趣的讀者閱讀，也適閤有誌於從事計算機視覺研究等領域的廣大學生閱讀，可作為深度學習的入門教材。本書特色?深入剖析捲積神經網絡核心：全連接層和捲積層?深入分析Caffe源碼實現架構，瞭解框架背後的運行機理?詳盡介紹網絡結構與訓練細節，解密復雜運算的基本原理?經典實踐場景：圖像語意分割，圖像生成。GAN模型的詳細分析與推導?樣例代碼采用C++和Python兩種語言編寫?語言輕鬆幽默易於理解，特彆適閤初學者快速掌握深度學習核心思想

《探索計算機視覺的奧秘：從基礎到前沿》 一、 引言 計算機視覺，作為人工智能領域的一顆璀璨明珠，正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵，從智能手機的人臉識彆，到自動駕駛的精準感知，再到醫療影像的輔助診斷，其應用場景之廣泛，影響力之深遠，不容小覷。它賦予機器“看”的能力，理解和解釋我們所處的視覺世界。本書《探索計算機視覺的奧秘：從基礎到前沿》，旨在帶領讀者踏上一段深入探究計算機視覺核心理論、經典算法以及前沿技術的旅程。我們不局限於任何特定框架或工具，而是著重於建立堅實的理論基礎，培養解決實際問題的能力，並激發讀者對這一迷人領域的無限好奇心。 二、 核心內容概述 本書將係統地剖析計算機視覺的演進曆程，從早期的圖像處理技術，逐步深入到現代基於深度學習的強大方法。我們將循序漸進地介紹構成計算機視覺大廈的基石，並在此基礎上，層層遞進，探討那些推動領域發展的關鍵概念和模型。 第一部分：計算機視覺基礎理論與經典方法 在這一部分，我們將從最基礎的圖像概念入手，為讀者打下堅實的理論基礎。 圖像的本質與錶示： 深入理解數字圖像是如何由像素構成的，不同顔色空間（如RGB, HSV, Lab）的特性及其應用場景。探討灰度圖像、二值圖像的轉換與處理。 圖像預處理技術： 學習如何通過濾波（如高斯濾波、中值濾波）來去除噪聲，增強圖像質量。掌握對比度增強、直方圖均衡化等技術，優化圖像的視覺錶現。 邊緣檢測： 探索Sobel, Prewitt, Canny等經典邊緣檢測算法的原理，理解它們如何識彆圖像中的輪廓信息，這是後續特徵提取的重要前提。 特徵提取與描述： 介紹SIFT, SURF, ORB等局部特徵提取算法，以及HOG等全局特徵描述符，理解它們如何從圖像中提取具有魯棒性的關鍵點和描述信息，用於圖像匹配、目標識彆等任務。 幾何變換與校正： 學習仿射變換、透視變換等幾何變換的原理，理解它們在圖像校正、拼接、三維重建等場景下的應用。 立體視覺基礎： 介紹雙目視覺的基本原理，包括相機標定、極綫搜索、視差計算等，為理解三維場景感知打下基礎。 運動估計與跟蹤： 探討光流法、卡爾曼濾波等經典運動估計與跟蹤算法，理解它們如何分析圖像序列中物體的運動軌跡，在視頻分析、目標跟蹤等領域至關重要。 第二部分：深度學習在計算機視覺中的應用 隨著深度學習的興起，計算機視覺領域迎來瞭革命性的變革。本部分將聚焦深度學習如何賦能計算機視覺任務。 神經網絡基礎迴顧： 簡要迴顧前饋神經網絡、激活函數、反嚮傳播等基本概念，為理解深度神經網絡做好準備。 捲積神經網絡（CNN）的架構與原理： 深入剖析CNN的核心組件，如捲積層、池化層、全連接層。理解捲積核的工作原理，感受感受野的構建過程，以及池化層在降維和特徵抽象中的作用。 經典的CNN模型分析： 詳細介紹AlexNet, VGGNet, GoogLeNet (Inception), ResNet等裏程碑式的CNN模型，分析它們的設計思想、結構特點以及在ImageNet等數據集上取得的突破。 目標檢測技術： 區域提議型方法： 講解R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）的工作流程，理解它們如何通過區域提議網絡（RPN）來提高檢測效率和精度。 單階段檢測器： 介紹YOLO (You Only Look Once) 和SSD (Single Shot MultiBox Detector) 等單階段檢測算法，分析它們如何通過一次性預測邊界框和類彆概率來加速檢測過程。 圖像分割技術： 語義分割： 講解FCN (Fully Convolutional Networks), U-Net等模型，理解它們如何實現像素級彆的分類，為圖像中的每個像素分配一個類彆標簽。 實例分割： 介紹Mask R-CNN等模型，理解它們如何在語義分割的基礎上，進一步區分同一類彆的不同實例。 圖像生成與風格遷移： 探討生成對抗網絡（GAN）的基本原理，以及它在圖像生成、超分辨率、風格遷移等方麵的應用。 注意力機製與Transformer在視覺領域的應用： 介紹Transformer架構的演進，以及Vision Transformer (ViT) 等模型如何將Transformer引入計算機視覺任務，以及注意力機製如何幫助模型聚焦圖像的關鍵區域。 第三部分：計算機視覺的前沿探索與實際應用 在掌握瞭基礎和深度學習的應用後，我們將目光投嚮計算機視覺的最新發展動態和實際應用挑戰。 三維計算機視覺： 深入探討多視角幾何、SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)，以及基於深度學習的三維重建技術。 視頻理解： 介紹視頻目標跟蹤、動作識彆、視頻事件檢測等技術，以及如何利用時空信息進行更深層次的視頻分析。 自監督學習與無監督學習在視覺領域的潛力： 探索如何在沒有大量標注數據的情況下，利用數據本身的結構進行學習，以及其在減少標注成本方麵的優勢。 模型部署與優化： 討論如何將訓練好的模型高效地部署到不同平颱（如移動端、嵌入式設備），以及模型壓縮、量化等優化技術。 特定領域的應用案例： 自動駕駛： 傳感器融閤、環境感知、路徑規劃中的視覺技術。 醫療影像分析： 疾病診斷、圖像增強、醫學圖像分割。 增強現實與虛擬現實（AR/VR）： SLAM、場景理解、物體跟蹤在AR/VR中的應用。 工業檢測： 缺陷檢測、産品質量控製。 安防監控： 人臉識彆、行為分析、異常事件檢測。 三、 學習方法與本書特色 本書的編寫遵循嚴謹的邏輯性和清晰的條理性。 理論與實踐相結閤： 我們不僅會深入講解算法的數學原理和模型結構，還會通過豐富的圖示和案例，幫助讀者直觀理解。雖然本書側重於概念的理解和理論的構建，但會為讀者提供進一步實踐的思路和方嚮。 循序漸進的學習路徑： 從基礎的概念引入，到經典算法的剖析，再到前沿技術的介紹，學習麯綫平緩，適閤不同階段的學習者。 強調核心思想： 避免對特定框架的過度依賴，而是專注於理解每種技術背後的核心思想和解決問題的根本邏輯。 激發獨立思考： 鼓勵讀者在理解現有技術的基礎上，進行創新和拓展，提齣自己的解決方案。 豐富的圖示與示例： 大量使用圖錶、流程圖、示意圖等可視化元素，幫助讀者更直觀地理解復雜的概念。 四、 目標讀者 本書適閤以下人群閱讀： 計算機科學、軟件工程、人工智能等相關專業的學生： 為他們提供紮實的計算機視覺知識體係。 對計算機視覺技術充滿興趣的初學者： 幫助他們係統地入門，建立正確的學習方嚮。 希望深入理解計算機視覺算法的開發者： 提升技術能力，解決實際工作中的挑戰。 從事相關領域研究的研究人員： 為其提供理論參考和新的研究思路。 任何對機器如何“看”的世界感到好奇的讀者： 開啓一段引人入勝的探索之旅。 五、 結語 計算機視覺是一個充滿活力和機遇的領域。通過掌握本書介紹的知識體係，讀者將能夠更深刻地理解機器視覺的原理，有能力分析和解決實際問題，並為未來的技術創新打下堅實的基礎。我們希望《探索計算機視覺的奧秘：從基礎到前沿》能成為您在這條探索之路上的得力夥伴，激發您對計算機視覺更深層次的興趣和探索熱情。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我感覺自己仿佛在迷霧中找到瞭方嚮。一直以來，我對深度學習在圖像處理方麵的應用都充滿瞭嚮往，但又覺得入門難度不小。這本書以一種非常友好的姿態，為我揭開瞭PyTorch和計算機視覺的神秘麵紗。它的敘述方式非常沉穩，像是循循善誘的長者，將復雜的知識娓娓道來。 最讓我受益匪淺的是書中對PyTorch基本概念的細緻剖析。從張量（Tensor）的創建、操作，到梯度下降的原理，再到構建神經網絡的基本單元，每一個環節都被講得透徹而易於理解。作者還巧妙地運用瞭大量的代碼片段，將抽象的理論轉化為具體的實踐，讓我能夠邊學邊練，切實感受到PyTorch的魅力。我跟著書中的例子，構建瞭一個簡單的綫性迴歸模型，看到模型能夠逐步逼近真實值，這種成就感是無與倫比的。 隨後，這本書便將重點轉移到瞭計算機視覺的核心技術上。它深入淺齣地介紹瞭捲積神經網絡（CNN）的結構和工作原理，包括捲積層、池化層、激活函數等關鍵組成部分。我跟隨書中提供的代碼，實現瞭幾個經典的CNN模型，並且用公開的數據集進行瞭訓練。看著模型在訓練過程中不斷優化，最終在測試集上取得瞭令人滿意的準確率，我由衷地感嘆深度學習的強大。 更讓我驚喜的是，這本書還對目標檢測和圖像分割等進階的計算機視覺任務進行瞭詳細的闡述，並提供瞭相應的PyTorch實現。雖然這些內容還需要我進一步消化和學習，但書中的清晰講解和完整的代碼，為我後續的深入研究打下瞭堅實的基礎。這讓我對接下來的學習充滿期待。 總而言之，這本書是一本非常紮實且易於上手的PyTorch計算機視覺實戰指南。它不僅講解瞭核心理論，更注重實踐操作，能夠幫助讀者快速掌握深度學習在圖像領域的應用。我強烈推薦這本書給所有對計算機視覺和PyTorch感興趣的朋友，它絕對會為你打開一扇新的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本關於PyTorch和計算機視覺的書，對我來說，簡直是知識的寶庫。我一直以來都對機器學習在圖像識彆、物體檢測等領域的應用非常著迷，但苦於沒有係統性的學習資源。這本書的齣現，恰好解決瞭我的燃眉之急。它的語言風格非常活潑，就像一個熱情的夥伴在帶領你探索未知的領域。 我非常喜歡書中對PyTorch基礎的講解方式。它從最簡單的概念入手，比如如何創建和操作張量，如何利用自動微分來計算梯度，再到如何構建不同類型的神經網絡層。作者用非常生動形象的比喻來解釋這些抽象的概念，讓我茅塞頓開。而且，書中提供瞭大量的代碼示例，我跟著一步步地敲代碼，調試程序，最終成功運行，這種動手實踐的學習方式讓我印象深刻。 當我對PyTorch有瞭基本的瞭解後，這本書就自然而然地將我引嚮瞭計算機視覺的世界。它詳細講解瞭捲積神經網絡（CNN）的原理，包括捲積操作、感受野、池化層的作用等等。我跟著書中的指導，用PyTorch實現瞭一個簡單的圖像分類器，並且嘗試使用不同的超參數來優化模型的性能。看到模型能夠逐漸學會識彆圖片中的物體，那種成就感是無與倫比的。 更讓我感到興奮的是，書中還涉及瞭目標檢測和圖像分割等更高級的計算機視覺任務。作者為這些任務提供瞭詳盡的理論解釋和完整的PyTorch代碼實現。雖然這些內容對我來說還有一定的挑戰性，但清晰的講解和豐富的代碼示例，讓我對未來的學習充滿瞭信心。 總而言之，這本PyTorch深度學習計算機視覺實戰書籍，是我學習過程中不可多得的良師益友。它將理論與實踐完美地結閤，語言通俗易懂，代碼示例豐富實用。無論你是想入門深度學習，還是想在計算機視覺領域深入探索，這本書都會是你絕佳的選擇。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本關於PyTorch深度學習的書，感覺像是獲得瞭一把打開計算機視覺寶庫的鑰匙。我之前接觸過一些機器學習的皮毛，但對於深度學習，尤其是PyTorch這個框架，始終覺得有些遙遠。這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它的語言風格非常平實，沒有太多晦澀難懂的術語，就像一位經驗豐富的朋友在耐心指導你。 我最欣賞的是書中對PyTorch核心概念的講解。從張量（Tensor）的創建和操作，到自動微分（Autograd）的原理，再到構建神經網絡的各種層，每一步都循序漸進，非常容易理解。作者通過大量簡潔明瞭的代碼示例，將抽象的概念變得生動起來。我跟著書中的例子，一步步搭建瞭一個簡單的全連接網絡，然後用它來預測一些數值。看到程序成功運行，並輸齣預期結果的那一刻，我真的感到非常興奮。 更讓我眼前一亮的是，這本書並沒有止步於基礎的框架介紹，而是迅速將焦點轉移到瞭計算機視覺的應用上。它詳細講解瞭捲積神經網絡（CNN）的架構，包括感受野、權值共享等關鍵特性，以及池化層在降維和特徵提取中的作用。我跟著書中的代碼，復現瞭一個經典的圖像分類模型，並且嘗試調整模型的超參數，觀察結果的變化。這個過程讓我對CNN的工作原理有瞭更深刻的認識。 此外，書中還涉及瞭目標檢測和圖像分割等更高級的計算機視覺任務。雖然我還沒有深入研究這些部分，但從目錄和章節介紹來看，它們都提供瞭詳細的理論講解和相應的PyTorch實現。這讓我對接下來的學習充滿瞭期待，我相信通過這本書，我能夠逐步掌握這些復雜而強大的技術。 整體而言，這本書提供瞭一個非常友好的PyTorch深度學習入門路徑，特彆是在計算機視覺領域。它用務實的態度，將復雜的概念化繁為簡，並通過豐富的代碼實踐，幫助讀者建立起堅實的知識基礎和實踐能力。對於想要進入計算機視覺領域，或者希望熟練掌握PyTorch進行深度學習開發的讀者來說，這絕對是一本值得擁有的好書。

評分☆☆☆☆☆

這次入手瞭這本關於PyTorch和計算機視覺的書，簡直是打開瞭新世界的大門！一直對深度學習在圖像處理方麵的應用充滿好奇，但又覺得門檻有點高。拿到書後，我迫不及待地翻開，發現它從最基礎的概念講起，一點一點地構建起我的知識體係。書中的理論講解非常清晰易懂，就算是初學者也能很快跟上節奏。更讓我驚喜的是，它還結閤瞭大量的PyTorch代碼示例，讓我能夠邊學邊練。 我尤其喜歡書裏關於捲積神經網絡（CNN）的部分。作者用非常直觀的方式解釋瞭CNN的原理，包括捲積層、池化層、激活函數等等，並且用PyTorch實現瞭幾個經典的CNN模型，比如LeNet、AlexNet。當我親手敲下代碼，看著模型一步步訓練，最終在數據集上取得不錯的效果時，那種成就感是難以言喻的。書中的代碼寫得很規範，注釋也很詳細，即使我之前沒有太多編程經驗，也能理解並進行修改。 而且，這本書不僅僅局限於理論和代碼，它還深入探討瞭計算機視覺中的一些核心任務，比如圖像分類、目標檢測和圖像分割。每個任務都配有專門的章節，詳細介紹瞭相關的模型和技術，並且提供瞭完整的PyTorch實現。我嘗試著跟著書中的步驟，用自己的數據集訓練瞭一個簡單的圖像分類器，結果比我想象的還要好！這讓我對未來利用深度學習解決實際問題充滿瞭信心。 除瞭理論和實踐，這本書還非常注重實戰的技巧。它分享瞭一些在實際項目中會遇到的問題，比如數據預處理、模型調優、防止過擬閤等等，並給齣瞭相應的解決方案。這對於想要將所學知識應用到實際項目中的讀者來說，非常有價值。作者還強調瞭模型的可解釋性，介紹瞭一些可視化技術，幫助我們理解模型的決策過程，這一點在很多入門書籍中都比較少見。 總的來說，這本書是一本非常全麵且實用的PyTorch計算機視覺入門指南。它既有紮實的理論基礎，又有豐富的實戰經驗，能夠幫助讀者快速掌握深度學習在計算機視覺領域的應用。無論是初學者還是有一定基礎的開發者，都能從中受益匪淺。我強烈推薦這本書給所有對計算機視覺和PyTorch感興趣的朋友！

評分☆☆☆☆☆

這次我收到一本關於PyTorch深度學習與計算機視覺結閤的書，感覺就像是收到瞭一份寶藏。我一直以來對人工智能在圖像分析上的應用非常感興趣，但總覺得理論知識太多，實踐起來無從下手。這本書的到來，恰好彌補瞭這一空缺。它的寫作風格非常貼近讀者，像是經驗豐富的導師在手把手教你。 我特彆喜歡書中對PyTorch基礎的講解。從最基本的Tensor操作，到如何構建一層層的神經網絡，都講得非常細緻。作者還用瞭大量生動的圖示來解釋一些復雜的概念，這讓我在理解上事半功倍。最關鍵的是，書中的每一章節都配有可以直接運行的代碼示例，我跟著敲擊鍵盤，看著代碼一行行執行，最終得到結果，這種學習方式真的非常有效。 在掌握瞭PyTorch的基本操作後，這本書很快就帶我進入瞭計算機視覺的核心領域。它詳細介紹瞭各種經典的捲積神經網絡（CNN）架構，並解釋瞭它們的設計思路和優勢。我跟著書中的指導，用PyTorch實現瞭一個簡單的圖像識彆模型，並用一些示例圖片進行測試。看到模型能夠準確地識彆齣圖片中的物體，我的內心湧現齣一種巨大的滿足感。 讓我驚喜的是，這本書不僅涵蓋瞭圖像分類，還觸及瞭目標檢測和語義分割等更具挑戰性的計算機視覺任務。作者為這些任務提供瞭詳盡的解釋和相應的PyTorch代碼實現，這讓我對這些高級技術的學習充滿瞭信心。我雖然目前還沒有完全掌握這些內容，但知道有這樣一本完整的參考書在手，讓我感到安心。 總的來說，這是一本非常適閤初學者深入瞭解PyTorch在計算機視覺領域應用的優秀教材。它將理論與實踐完美結閤，語言通俗易懂，代碼示例豐富實用。無論你是想入門深度學習，還是想在計算機視覺方嚮進行深耕，這本書都會是你不可多得的得力助手。