前言

21世纪大国之间的竞争归根结底是人才的竞争，人工智能作为目前促进产业升级的关键技术，在学术界和工业界都有广泛的应用，被国家提高到了战略高度。广大国民掌握人工智能技术将极大地促进生产力发展，提升国家综合竞争力，为国家发展做出技术上的贡献。出于这样的思考，本书为有志于在21世纪从事人工智能事业的读者编写，希望通过本书为促进国家人工智能技术的进步做出微薄贡献。

众所周知，在国家层面，人工智能技术已经成为社会经济发展的新引擎，该技术已经被应用于人们日常生活的方方面面。PyTorch是实现人工智能的重要技术途径之一，学好PyTorch将十分有利于掌握人工智能技术。

人工智能技术作为新一轮产业变革的核心驱动技术，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大势能，进一步促进经济巨大发展，形成宏观经济、微观经济等领域的社会智能化新需求，激发新技术、新产品、新产业、新业态、新模式不断涌现，引发社会经济结构重大变革，深刻改变国民日常生产生活方式和经济社会生活思维模式，实现国家生产力的跨越提升。

我国经济社会发展已经进入了新阶段，实现共同富裕已经成为当前主要的社会发展目标和任务，需要加快人工智能应用于实体经济产业领域，提升人工智能技术产业化水平，为我国社会发展注入强大的技术支持和核心科技动力。

随着我国社会发展和工业升级的需求，人工智能技术人才需求越来越大，但是由于人工智能技术是一门交叉学科，涉及的基础知识繁杂，因此不易入门和学习。为了降低人工智能技术的入门门槛，本书从理论出发，结合实例，尽量用简单易懂的语言讲述高深的知识点，为有志于从事基于PyTorch进行人工智能开发的从业者提供一本好的PyTorch技术参考书。

本书内容

本书结合多年PyTorch使用经验与实际工程应用案例，将PyTorch的编程方法与技巧详细地讲解给读者。本书在讲解过程中步骤详尽、内容新颖，辅以相应的图示，使读者在阅读时能一目了然，从而快速掌握书中所讲的内容。

第一篇为基础知识，包括以下章节：

第1章　人工智能和PyTorch

第2章　开发环境

第3章　PyTorch入门

第4章　卷积网络

第5章　经典神经网络

第6章　模型的保存和调用

第7章　网络可视化

第8章　数据加载和预处理

第9章　数据增强

第二篇为高级应用，包括以下章节：

第10章　图像分类

第11章　迁移学习

第12章　人脸检测和识别

第13章　生成对抗网络

第14章　目标检测

第15章　图像风格迁移

第16章　ViT

本书特点

本书由资深业界专家精心编写，内容涵盖PyTorch的基础知识、经典算法、模型训练及编程实现。

从PyTorch的安装与基本知识开始，首先介绍和深度学习相关的库NumPy和Matplotlib、Scikit-Learn，然后逐步深入细致地讲解各个知识点，确保读者可以快速上手。

基础理论结合热点应用，比如，介绍了PyTorch在经典的神经网络、卷积网络、模型调用和保存、数据可视化、数据增强等方面的编程实现，介绍了PyTorch在人脸识别、生成对抗网络、图像分类、目标检测、迁移学习中的应用以及前沿技术热点Vit等。

每个知识点在讲解的过程中，配套大量示例，全书涉及100多个编程实例，向读者展示PyTorch在深度学习中的应用。

读者对象

本书适合PyTorch初学者和期望应用PyTorch技术进行机器学习开发的读者，具体说明如下：

●　初学PyTorch的技术人员

●　广大从事深度学习的科研工作人员

●　大、中专院校的教师和学生

●　相关培训机构的教师和学员

●　刚参加工作实习的深度学习“菜鸟”

●　PyTorch深度学习技术爱好者

配书源码

本书提供了程序源代码，读者可扫描下面的二维码，按扫描后的页面提示填写你的邮箱，把下载链接转发到邮箱中下载。如果下载有问题或阅读中发现问题，请用电子邮件联系booksaga@126.com，邮件主题写“细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现”。

读者服务

为了方便解决本书的疑难问题，读者朋友在学习过程中遇到与本书有关的技术问题，可以关注“算法仿真”公众号获取帮助，我们将竭诚为您服务。

本书由凌峰、丁麒文编著，虽然作者在本书的编写过程中力求叙述准确、完善，但由于水平有限，书中疏漏之处在所难免，希望广大读者和同仁及时指出，共同促进本书质量的提高。

最后，再次希望本书能为读者的学习和工作提供帮助！

编者

2023年3月