前 言

在人工智能的时代，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，他是机器学习的一种，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，而且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。

本书分为10章，重点介绍了基于PyTorch的数值建模、图像建模、文本建模、音频建模、模型可视化和联邦学习等。各章中除了讲述深度学习的理论知识与应用技术外，还安排了实验案例，通过实际案例的学习让读者在学习PyTorch的过程中快速领悟其原理。

本书是一本综合讲述深度学习和PyTorch框架的专著，为了便于读者学习，思路清晰且严谨，并辅以图形，同时提供了练习，让读者可以更容易理解与吸收所学的知识。此外，程序实例都包含完整的源代码，读者可以参照程序直接上机实践与练习。

本书的内容

第1章搭建深度学习环境，包括深度学习概述、搭建开发环境，以及一个简单的案例。

第2章介绍深度学习数学基础，包括函数、微分、数理统计、矩阵等基础，及其案例。

第3章介绍PyTorch相关基本概念，包括张量的创建、激活函数、损失函数、优化器等。

第4章介绍PyTorch深度神经网络，包括神经网络概述、卷积神经网络、循环神经网络。

第5章介绍PyTorch数值建模，包括回归分析、聚类分析、主成分分析、模型评估与调优。

第6章介绍PyTorch图像建模，包括图像分类技术、图像识别技术、图像分割技术及案例。

第7章介绍PyTorch文本建模、包括Word2vec、Seq2Seq、Attention模型及其案例。

第8章介绍PyTorch音频建模，包括音频处理及应用、音频特征提取、音频建模案例。

第9章介绍PyTorch模型可视化，包括Visdom、TensorBoard、Pytorchviz、Netron。

第10章介绍联邦学习的算法原理、主要类型、研究现状等，通过案例介绍其建模流程。

本书的特色

（1）内容新颖，讲解详细

本书是一本内容新颖的PyTorch著作，详细介绍了基于PyTorch的深度学习技术，对于初学者帮助较大，书中详细介绍了大量深度学习案例，便于读者练习实践。

（2）由浅入深、循序渐进

本书以案例为主线，既包括理论和技巧，又融入了深度学习的案例实战，使读者通过对本书的学习，能够轻松快速的掌握深度学习技术。

（3）案例丰富，高效学习

本书是基于最新的PyTorch 1.10进行的讲解，同时为了使读者能够快速提高应用深度学习算法的综合能力，本书中的案例都尽可能贴近实际工作。

本书的读者对象

本书的内容和案例适用于互联网、银行、咨询、能源等行业的数据分析人员，可供高等院校相关专业学生以及从事数据处理和分析的研究者参考使用，也可以作为PyTorch软件培训和自学的教材。