PyTorch深度学习指南：计算机视觉 卷II 王兆宇

国外Pytorch深度学习畅销书 全彩印刷
作者拥有20余年从业经验
“PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。
本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读。

以下是部分国外读者书评
TS.：这本书不只是把代码推到你面前，它解释了事物在引擎盖下是如何工作的。我非常喜欢这种风格，所以我把这本书及其第二卷作为我的ECE655高级GPU编程和深度学习课程的教材。
Nenad：这本书值得诺贝尔教学奖！到目前为止，这是我找到的最好的深度学习入门书。它不仅出色地解释了这么多概念，而且语言如此流畅，以至于我从未被卡住。我也从来没有读过一本书，像作者在读我的心一样，问答式的写作方式被如此恰当地使用和适时地运用。每本书都应该这样写（例如，如果你是第一次学习DL，我发现这本书比Fast AI好几个数量级）。我把这本书重读了好几遍，只希望计算机视觉的续集能很快问世。

“PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。
本书为该套丛书的第二卷：计算机视觉。本书主要介绍了深度模型、激活函数和特征空间；Torchvision、数据集、模型和转换；卷积神经网络、丢弃和学习率调度器；迁移学习和微调流行的模型(ResNet、Inception等)等内容。
本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读学习。

丹尼尔?沃格特?戈多伊是一名数据科学家、开发人员、作家和教师。自2016年以来，他一直在柏林历史最悠久的训练营Data Science Retreat讲授机器学习和分布式计算技术，帮助数百名学生推进职业发展。
丹尼尔还是两个Python软件包——HandySpark和DeepReplay的主要贡献者。
他拥有在多个行业20多年的工作经验，这些行业包括银行、政府、金融科技、零售和移动出行等。