本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。全书共7章，内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM数据挖掘建模平台实现文本生成等技术。本书大部分章节包含了实训和课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。

本书特色

将理论与实战结合。本书以使用PyTorch实现深度学习的全流程为主线，针对常见的各类深度神经网络，通过图文并茂的方式介绍其原理，并通过实例介绍了具体的PyTorch实现方式。

以应用为导向。本书针对深度学习的常见应用，如文字识别、文本生成和图像风格转换等，从背景介绍到原理分析，再到任务案例的具体流程，让读者明确如何利用所学知识来解决问题，并通过实训和课后习题巩固所学知识，真正理解并能够应用所学知识。

注重启发式教学。全书大部分章节以一个例子为开端，注重对于读者思路的启发与解决方案的实施。通过对深度学习任务的全流程的体验，让读者真正理解并掌握深度学习的相关技术。

本书适用对象

• 开设有深度学习或人工智能课程的高校的学生。

• 深度学习应用的开发人员。

• 从事深度学习应用研究的科研人员。

• 关注深度学习应用的人员。