PyTorch深度学习实战

00 开篇词 如何高效入门PyTorch？

01 PyTorch：网红中的顶流明星

02 NumPy（上）：核心数据结构详解

03 NumPy（下）：深度学习中的常用操作

04 Tensor：PyTorch中最基础的计算单元

05 Tensor变形记：快速掌握Tensor切分、变形等方法

06 Torchvision（上）：数据读取，训练开始的第一步

07 Torchvision（中）：数据增强，让数据更加多样性

08 Torchvision（下）：其他有趣的功能

09 卷积（上）：如何用卷积为计算机“开天眼”？

10 卷积（下）：如何用卷积为计算机“开天眼”？

11 损失函数：如何帮助模型学会“自省”？

12 计算梯度：网络的前向与反向传播

13 优化方法：更新模型参数的方法

14 构建网络：一站式实现模型搭建与训练

15 可视化工具：如何实现训练的可视化监控？

16 分布式训练：如何加速你的模型训练？

17 图像分类（上）：图像分类原理与图像分类模型

18 图像分类（下）：如何构建一个图像分类模型_

19 图像分割（上）：详解图像分割原理与图像分割模型

20 图像分割（下）：如何构建一个图像分割模型？

21 NLP基础（上）：详解自然语言处理原理与常用算法

22 NLP基础（下）：详解语言模型与注意力机制

23 情感分析：如何使用LSTM进行情感分析？

24 文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型？

25 摘要：如何快速实现自动文摘生成？

加餐 机器学习其实就那么几件事

用户故事 Tango：师傅领进门，修行在个人

答疑篇 思考题答案集锦

结束语 人生充满选择，选择与努力同样重要