15本你必须阅读的PyTorch书籍
PyTorch 书籍
使⽤ PyTorch 进⾏深度学习将使这⼀旅程变得引⼈⼊胜且充满乐趣。
PyTorch 是另⼀个深度学习库，它实际上是 Chainer（完全基于 python 的深度学习库）的⼀个分⽀，具有 Torch 的功能。
PyTorch 通过⽤户友好的前端、分布式培训以及⼯具和库的⽣态系统实现快速、灵活的实验和⾼效⽣产。
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1.
朝着掌握深度学习迈出下⼀步，这种机器学习⽅法正在以秒的速度改变我们周围的世界。在这本实⽤的书中，您将使⽤ Facebook 的开源PyTorch 框架快速了解关键思想，并获得创建⾃⼰的神经⽹络所需的最新技能。
Ian Pointer 向您展⽰了如何在基于云的环境中设置 PyTorch，然后通过深⼊研究每个元素，引导您创建有助于对图像、声⾳、⽂本等进⾏操作的神经架构。他还介绍了将迁移学习应⽤于图像、调试模型和⽣产中的 PyTorch 的关键概念。
2.Python
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最好的python入门教材我向绝对初学者推荐这本书。然⽽这本书需要基本的 Python 编程知识，尽管你在机器学习、线性代数和微积分⽅⾯的任何经验都将有助于更深⼊地理解这些材料。
⽴即建⽴您⾃⼰的神经⽹络。通过易于理解的说明和⽰例，您将学习深度学习的基础知识，并使⽤ TensorFlow、Keras、PyTorch 和Theano 在 Python 中构建您⾃⼰的神经⽹络。虽然您可以选择在⼤⽽枯燥的教科书上花费数千美元，但我们建议您以⼀⼩部分成本获得相同的信息。
3.
每隔⼀天，我们就会听到有关充分利⽤深度学习的新⽅法：改进的医学成像、准确的信⽤卡欺诈检测、远程天⽓预报等等。PyTorch 将这些超能⼒交给您，提供舒适的 Python 体验，让您快速⼊门，然后随着您和您的深度学习技能变得更加复杂⽽与您⼀起成长。
Deep Learning with PyTorch 教你如何使⽤ Python 和 PyTorch 实现深度学习算法。本书将带您进⼊⼀个引⼈⼊胜的案例研究：构建⼀种能够使⽤ CT 扫描检测恶性肺肿瘤的算法。当作者引导您完成这个真实⽰例时，您会发现 PyTorch 是多么有效和有趣。
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如果对Python有兴趣，想了解更多的Python以及AIoT知识，解决测试问题，以及⼊门指导，帮你解决
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使⽤深度学习第⼀版构建智能语⾔应⽤程序
这本书从头开始教授 NLP 基础知识以及⽤ python/pytorch 编码的强⼤设计模式。它通过从⼀个简单的⽰例开始并继续使⽤其他更⾼级的⽰例来⽆缝地教授它，这些⽰例⼀遍⼜⼀遍地使⽤相同的设计模式。对我来说，这是学习和记忆的最佳⽅式。它为我提供了⼀个基础，让我了解如何使⽤适当的 Python ⾯向对象实践以有组织的⽅式坐下来编写⾃⼰的解决⽅案。
本书旨在将⾃然语⾔处理 (NLP) 和深度学习的新⼿带到涵盖这两个领域的重要主题的品鉴会上。这两个学科领域都呈指数级增长。由于它同时介绍了深度学习和 NLP，并强调了实现，因此本书占据了重要的中间地带。在写这本书的时候，我们不得不做出艰难的，有时甚⾄是不舒服的选择，选择哪些材料要省略。对于初学者来说，我们希望这本书能够为基础知识打下坚实的基础，并让我们⼀瞥什么是可能的。机器学习，尤其是深度学习，是⼀门体验学科，⽽不是⼀门智⼒科学。每章中⼤量的端到端代码⽰例邀请您参与其中。
5.
这本书是⼀本很棒的书，⽽且写得很好。知道我可以到检测各种数据问题的⽅法。phython和机器学习的知识很有趣。
使⽤ PyTorch 应⽤深度学习将您对深度学习、其算法及其应⽤的理解提升到⼀个更⾼的层次。本书⾸
先帮助您浏览深度学习和 PyTorch 的基础知识。⼀旦您精通 PyTorch 语法并能够构建单层神经⽹络，您将逐渐学会通过配置和训练卷积神经⽹络 (CNN) 来执⾏图像分类来解决更复杂的数据问题。随着章节的深⼊，您将发现如何通过实现循环神经⽹络 (RNN) 来解决 NLP 问题。
6.
使⽤ PyTorch 平装书构建神经⽹络模型的实⽤⽅法 – 2018 年 2 ⽉ 23 ⽇，作者：Vishnu Subramanian
如果您想深⼊学习 PyTorch，请不要再犹豫了。作者成功地展⽰了读者可以轻松使⽤的 PyTorch 实⽤知识。
在 40 天内像 AlphaGo Zero ⼀样从零开始掌握深度学习
作者 Benjamin Young
Pytoch 是⼀个⾮常强⼤、灵活且流⾏的深度学习框架，但如果您没有太多深度学习背景，学习曲线可能会很陡峭。本书将通过许多有趣的现实世界⽰例，帮助您从零开始学习和掌握最新的 pytorch 深度学习技术。它涵盖了许多最先进的深度学习技术，例如：卷积神经⽹络(CNN)、循环神经⽹络 (RNN)、Seq2Seq 模型、词嵌⼊、连接主义时间分类 (CTC)、⾃动编码器、动态记忆⽹络 (DMN) )、
Deep-Q-learning(DQN/DDQN)、Monte Carlo Tree search (MCTS)、Alphago/Alphazero 等。这本书也可以作为如何在现实⽣活中使⽤和理解深度学习的快速指南。
8. 使⽤ PyTorch 1.0 进⾏强化学习
探索使⽤ PyTorch 1.0 平装书构建⾃学习系统的⾼级深度学习技术——Armando Fandango 2020 年 2 ⽉ 11 ⽇
本书⾸先向您介绍主要概念，这些概念将帮助您了解强化学习算法的⼯作原理。然后，您将探索各种主题，这些主题侧重于强化学习领域中最重要和最实⽤的细节。这本书还将提⾼您对不同强化学习⽅法及其算法的了解。随着您的进步，您将涵盖多臂⽼虎机问题、马尔可夫决策过程 (MDP) 和 Q 学习等概念，这将进⼀步磨练您开发⾃学代理的技能。本书的⽬标是帮助你理解为什么每个 RL 算法以及如何在构建这些代理中发挥重要作⽤。使⽤ PyTorch 1 进⾏动⼿强化学习。0 还将为您提供有关实施 PyTorch 功能和服务以涵盖⼀系列 RL 任务的见解。在此之后，您将探索 RL 在企业应⽤程序的不同部分（例如 NLP、时间序列和计算机视觉）中的使⽤深度。在结束最后⼏章时，您将介绍使⽤流⾏的 OpenAI Gym ⼯具包中的环境评估算法的部分。
9.
快速轻松地构建 CNN、RNN、GAN、强化学习等平装本 – 2019 年 4 ⽉ 30 ⽇，作者 Sherin Thomas，Sudhanshu Passi
学js前要学什么PyTorch Deep Learning Hands-On 展⽰了如何在 PyTorch 中实现主要的深度学习架构。它涵盖了神经⽹络、计算机视觉、CNN、⾃然语⾔处理 (RNN)、GAN 和强化学习。您还将使⽤ PyTorch 框架构建深度学习⼯作流程，将 Python 构建的模型迁移到⾼效的TorchScript，并使⽤最复杂的可⽤⼯具部署到⽣产环境。
这是我开始学习机器学习时希望拥有的书之⼀。当然，我希望 PyTorch 的当前版本也在那时。如果您是初学者，它肯定会让您正确⼊门，如果您是专家，它将是⼀个很好的复习，如果您的知识只包括⼀些从数据中提取答案的现代⽅法，它将扩⼤您对机器学习技术的知识。
10.
学习在 Python 平装书中训练和部署神经⽹络模型 - 2018 年 12 ⽉ 24 ⽇，David Julian
本书将向您介绍 PyTorch 深度学习库，并教您如何轻松训练深度学习模型。我们将使⽤ PyTorch 搭建深度学习环境，然后训练和部署不同类型的深度学习模型，例如 CNN、RNN 和⾃动编码器。
这本书作为 PyTorch 的⼊门书⾮常好。我会给它五颗星，但不幸的是，RNN 章节很难理解。
11.
使⽤ PyTorch、Keras 和 TensorFlow 探索深度学习技术和神经⽹络架构，第 2 版平装本 – 2019 年 1 ⽉ 16 ⽇，
作者：Ivan Vasilev（作者）、Daniel Slater（作者）、Gianmario Spacagna（作者）、Peter Roelants（作者）、Valentino佐卡 (作者)
这本书很好地介绍了深度学习和强化学习。⾸先，它很好地详细解释了神经⽹络的基础知识。然后，它以易于理解的⽅式逐步引⼊更复杂的模型，例如卷积和循环⽹络。
计算机视觉部分内容全⾯，理论知识和实践知识很好地结合在⼀起——尤其是关于残差⽹络、⽬标检测和⽣成⽹络的部分。
关于⾃然语⾔处理的章节很好，但试图在很⼩的篇幅中介绍⼤量的材料。解释得更详细⼀些会更好，尤其是注意⼒模型和语⾳识别部分。
有趣的是，这本书还包括对强化学习的介绍——它为该领域的进⼀步研究奠定了良好的基础。
12.
从 Python 开发⼈员到⾼效的⾃然语⾔处理⼯程师平装本 – Nirant Kasliwal 2018 年 11 ⽉ 30 ⽇
本书将带您从 NLP 的基础知识到构建⽂本处理应⽤程序。我们⾸先介绍基本词汇以及构建 NLP 应⽤程序的⼯作流程。
我们使⽤⼯业级 NLP ⼯具来清理和预处理⽂本、使⽤语⾔学⾃动⽣成问题和答案、⽂本嵌⼊、⽂本分类器以及构建聊天机器⼈。通过每个项⽬，您将学习 NLP 的新概念。您将学习实体识别、词性标记和 Q 和 A 的依赖解析。我们使⽤⽂本嵌⼊来聚类⽂档和制作聊天机器⼈，然后使⽤ scikit-learn 构建分类器。
13.
使⽤问题解决⽅法快速了解 Pytorch 的深度学习概念。从 PyTorch 的介绍开始，您将熟悉张量，这是⼀种⽤于计算算术运算并了解它们如何操作的数据结构。然后，您将使⽤ PyTorch 查看概率分布并熟悉其概念。此外，您将深⼊了解 PyTorch 的转换和图形计算。在此过程中，您将了解神经⽹络实现和张量微分⾯临的常见问题，并为它们到最佳解决⽅案。
14.vue生命周期的作用是什么
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基于使⽤ Python 平装书从数据中学习的智能算法设计和实施投资策略 – Stefan Jansen 2018 年 12 ⽉ 31 ⽇
本书展⽰了如何通过 API 或⽹络抓取来访问市场、基本⾯和替代数据，并提供了⼀个评估替代数据的框架。您将在时间序列上下⽂中练习从模型设计、损失度量定义和参数调整到性能评估的 ML ⼯作流程。您将了解 ML 算法，例如贝叶斯和集成⽅法以及流形学习，并将知道如何使⽤ pandas、statsmodels、sklearn、PyMC3、xgboost、lightgbm 和 catboost 训练和调整这些模型。本书还教您如何使⽤spaCy 从⽂本数据中提取特征、对新闻进⾏分类和分配情绪分数，以及使⽤ gensim 对主题进⾏建模并从财务报告中学习词嵌⼊。您还将构建和评估神经⽹络，包括 RNN 和 CNN，
15.开始使⽤基于 Python 的深度学习进⾏异常检测：使⽤ Keras 和 PyTorch
本书⾸先解释了异常检测是什么、它的⽤途及其重要性。在介绍了在 Python 中使⽤ Scikit-Learn 进⾏异常检测的统计和传统机器学习⽅法之后，本书介绍了深度学习，详细介绍了如何在 Keras 和 PyTorc
h 中构建和训练深度学习模型，然后将重点转移到应⽤程序上以下深度学习模型⽤于异常检测：各种类型的⾃动编码器、受限玻尔兹曼机、RNN 和 LSTM 以及时间卷积⽹络。本书探讨了⽆监督和半监督异常检测以及基于时间序列的异常检测的基础知识。

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