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书籍第一部分（1-8章）内容为初学者水平，从自上而下的方法开始，使用预训练模型，然后详细解释了pytorch，从基础层面解释了用于图像分类的多层感知器和卷积神经网络。，那你一定要看看这本书！第三部分（15章）主要介绍了pytorch的部署内容，内容非常简明，表明PyTorch的部署工具并不复杂。听起来好像很多，但得益于其轻松的风格和语气，使读者阅读起来相当畅快！并且因为深度学习内容冗长，于是作者缩
如果你想要或者正在学习pytorch，那你一定要看看这本书！《Deep Learning with PyTorch》–一本非常适合在寒假期间阅读的完美书籍！
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它的作者是_pytorch的核心开发者_、pytorch定期撰稿人_和_前谷歌工程师。
全书共分为三个部分，约420页。听起来好像很多，但得益于其轻松的风格和语气，使读者阅读起来相当畅快！
并且因为深度学习内容冗长，于是作者缩减了某些代码部分，将其链接到github项目中，让整本书的可读性更强！
书籍第一部分（1-8章）内容为初学者水平，从自上而下的方法开始，使用预训练模型，然后详细解释了pytorch，从基础层面解释了用于图像分类的多层感知器和卷积神经网络。
第二部分（9-14章），这个部分作者引导大家完成了一个真正有价值的项目：肺癌的早期检测。大家可以跟着作者顺畅地完成数据加载、分段、分组、分类、分析和诊断。
第三部分（15章）主要介绍了pytorch的部署内容，内容非常简明，表明PyTorch的部署工具并不复杂。
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