深入浅出PyTorch：从模型到源码

本书从机器学习和深度学习的基础概念入手，由浅到深地详细介绍了PyTorch深度学习框架的知识，主要包含深度学习的基础知识，如神经网络的优化算法、神经网络的模块等；同时也包含了深度学习的进阶知识，如使用PyTorch构建复杂的深度学习模型，以及前沿的深度学习模型的介绍等。另外，为了加深读者对PyTorch深度学习框架的理解和掌握，本书还介绍了PyTorch的源代码结构，包括该框架的Python语言前端和C++语言后端的源代码结构。

这是一本深入介绍PyTorch深度学习框架的书籍。该书从机器学习和深度学习的基础概念入手，由浅入深地详细介绍了PyTorch深度学习框架的知识，主要包含深度学习的基础知识，如神经网络的优化算法、神经网络的模块等；同时也包含了深度学习的进阶知识，如使用PyTorch构建复杂的深度学习模型，以及前沿的深度学习模型的介绍等。 该书首先介绍了深度学习概述，包括深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用，以及深度学习模型的基本构建原理。接着，该书详细介绍了图像变换和滤波器在计算机视觉中的应用，以及卷积神经网络的发展。这些内容帮助读者理解深度学习在计算机视觉中的应用，以及卷积神经网络如何通过不同的卷积层和池化层来提取图像的特征。 在自然语言处理部分，该书介绍了自然语言处理的基本概念与问题，以及词嵌入的概念和应用。这些内容帮助读者理解自然语言处理中遇到的问题，以及如何使用词嵌入来处理自然语言中的单词。 在机器视觉任务案例解析部分，该书详细介绍了PyTorch机器视觉任务案例解析，包括图像分类、目标检测、图像分割和图像生成等任务。这些内容帮助读者理解如何使用PyTorch工具包进行数据处理和