PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了动态计算图的支持，让用户能够自定义和训练自己的神经网络，目前是机器学习领域中****的框架之一。本书基于PyTorch 2.0，详细介绍深度学习的基本理论、算法和应用案例，配套示例源代码、PPT课件。 《PyTorch？2.0深度学习从零开始学》共分15章，内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可视化、实战ResNet卷积网络模型、有趣的Word Embedding、基于循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、站在巨人肩膀上的预训练模型BERT、自然语言处理的解码器、基于PyTorch的强化学习实战、基于MFCC的语音唤醒实战、基于PyTorch的人脸识别实战。 《PyTorch？2.0深度学习从零开始学》适合深度学习初学者、PyTorch初学者、PyTorch深度学习项目开发人员学习，也可作为高等院校或高职高专学校计算机技术、人工智能、智能科学与技术、数据科学与大数据技术等相关专业的教材。

"王晓华，高校计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。著有《Python机器学习与可视化分析实战》《谷歌JAX深度学习从零开始学》《Spark 3.0大数据分析与挖掘：基于机器学习》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow知识图谱实战》《TensorFlow人脸识别实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow+Keras自然语言处理实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《Keras实战：基于TensorFlow2.2的深度学习实践》《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》《深度学习的数学原理与实现》。"

前 言 PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了动态计算图的支持，让用户能够自定义和训练自己的神经网络。它由Facebook的研究团队开发，并于2017年首次发布，从那时起，PyTorch迅速成为机器学习领域最受欢迎的框架之一。 PyTorch在学术界和产业界都得到了广泛的应用，被用于完成各种任务，例如图像分类、自然语言处理、目标检测等。在2019年，PyTorch被Google和OpenAI等机构评选为机器学习框架的首选，这也进一步证明了PyTorch在机器学习领域的重要性。 关于本书 本书是一本以PyTorch 2.0为框架的深度学习实战图书，以通俗易懂的方式介绍深度学习的基础内容与理论，并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用。本书从单个API的使用，到组合架构完成进阶的项目实战，全面介绍使用PyTorch 2.0进行深度学习项目实战的核心技术和涉及的相关知识，内容丰富而翔实。 同时，本书不仅仅是一本简单的项目实战性质的图书，本书在讲解和演示实例代码的过程中，对PyTorch 2.0的核心内容进行深入分析，重要内容均结合代码进行实战讲解，围绕深度学习的基本原理介绍大量案例，读者通过这些案例可以深入掌握深度学习和PyTorch 2.0的相关技术及其应用，并能提升使用深度学习框架进行真实的项目实战的能力。 本书特点 （1）重实践，讲原理。本书立足于深度学习，以实战为目的，以新版的PyTorch 2.0为基础框架，详细介绍深度学习基本原理以及示例项目的完整实现过程，并提供可运行的全套示例代码，帮助读者在直接使用代码的基础上掌握深度学习的原理...