PyTorch神经网络实战：移动端图像处理

1. 内容新颖。使用新框架实现多种有趣的AI算法。 2. 实用性强。结合多个案例，手把手带领读者将模型部署到移动端。

这是一本结合理论与实践的深度学习书籍，旨在帮助读者掌握人工智能的基本概念，理解深度学习的理论基础，并学会使用PyTorch框架进行模型构建和训练。书中详细介绍了卷积神经网络在图像处理中的应用，包括图像分类、语义分割和风格迁移等任务，并通过实际案例展示了如何将深度学习模型部署到移动端。 本书首先介绍了人工智能的基本概念，包括人工智能的定义、历史、以及人工智能与深度学习的关系。接着，书中深入探讨了深度学习的理论基础，包括全连接层、卷积层、池化层、激活层、批归一化层等概念，以及损失函数、反向传播算法等。这些知识为后续的项目构建提供了指导。 在介绍PyTorch框架时，书中详细阐述了PyTorch的基本功能和使用方式，包括神经网络框架的现状、PyTorch的发展历程、安装方法、Tensor数据类型、数据读取与增强、卷积模块、Normalization方法、激活函数、优化器绑定方法、卷积神经网络的构建、可视化、训练、保存和加载过程，以及优化神经网络训练的策略。 在图像处理方面，书中详细讲解了卷积神经网络在图像处理中的应用，包括图像分类、语义分割和风格迁移等任务。特别地，书中介绍了Mobil