前言

在人工智能时代，机器学习技术日新月异，深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点，它是机器学习的一种，也是实现人工智能的必由之路。深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展，还促进了人工智能技术的革新，已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理等领域，具有巨大的发展潜力和价值。

PyTorch作为深度学习的重要框架，近年来备受读者喜爱，自推出后得到了广泛的应用，无论是工业界还是工程研究人员，使用PyTorch进行深度学习的研究和开发已经成为主流。本书是笔者使用PyTorch进行深度学习开发和学习的成果，其中循序渐进地介绍了PyTorch进行深度学习开发的重要概念、术语，对于PyTorch在数值建模、图像建模、文本建模、音频建模、模型可视化领域的应用进行了深入浅出的探索，同时扩展性地介绍了新兴的联邦学习知识等。各章除了讲述深度学习的理论知识与应用技术外，还精选了20个研究实例，目的在于帮助读者在学习PyTorch的过程中快速领悟其原理。

本书理论兼顾实践，易于理解且可操作性强，作为初学者或者正在学习PyTorch进行深度学习的大学生、研究生或开发人员，本书可作为快速上手PyTorch的指南。