PyTorch深度学习实战 – 从 0 到 1，快速上手 PyTorch

你将获得

PyTorch 核心原理与应用详解5 大实战模块，吃透 PyTorch8 个核心模型训练要点10 年老兵的深度 / 机器学习心法

作者简介

方远，LINE China 数据科学家。主要从事计算机视觉与自然语言处理的研发工作，在机器学习与深度学习的研究和应用领域有 10 年的经验积累。精通 PyTorch 与 TensorFlow 框架，以及 Bert、EfficientNet、SSD、DeepLab 等主流深度学习算法。

曾任腾讯高级算法研究员，为公司内部千亿级别流量的运营审核业务提供稳定高效的深度学习服务，同时也为公司移动终端产品提供可离线运行、实时、高精度的计算机视觉服务。

课程简介

PyTorch 框架发展迅猛，仅用了一年多的时间，几乎占据深度学习框架的半壁江山。

如果你即将进入，或者已经进入了深度学习、机器学习这些相关领域，PyTorch 能够帮你实现模型和算法，快速完成深度学习模型部署，提供高并发服务，还可以轻松实现图像生成、文本分析、情感分析这样有趣的实验。另外，很多算法相关岗位，也同样需要熟练使用 PyTorch。

这意味着，一旦你掌握了 PyTorch，就相当于走上了深度学习与机器学习的快车道。

但想要快速入门、上手 PyTorch，也面临这样一些挑战

缺乏系统资料：网上的学习资料良莠不齐，缺乏科学的学习路径；无法进阶深入：张量、神经网络等前置知识需求多，深入理解 PyTorch 原理门槛高；难以落地实践：各种函数、参数多且难记忆，真正实践不知从何下手。

基于此，方远老师将结合自己丰富的实战经验，为你呈现一套系统完整的 PyTorch 技术学习框架（基于 PyTorch 1.9.0 版本），让你从原理到项目一站式攻克学习难题，熟练掌握 PyTorch 框架，解决实际问题。

课程大纲

开篇词 | 如何高效入门PyTorch？PyTorch：网红中的顶流明星NumPy（上）：核心数据结构详解NumPy（下）：深度学习中的常用操作Tensor：PyTorch中最基础的计算单元Tensor变形记：快速掌握Tensor切分、变形等方法Torchvision（上）：数据读取，训练开始的第一步Torchvision（中）：数据增强，让数据更加多样性Torchvision（下）：其他有趣的功能卷积（上）：如何用卷积为计算机“开天眼”？卷积（下）：如何用卷积为计算机“开天眼”？

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