深度学习是机器学习领域中一个重要的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。深度学习作为机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径，因此读者有必要深入了解深度学习。 本书对深受研究人员关注的深度学习及其开源框架——PyTorch进行了讲解。PyTorch凭借其易学习性、高效性以及与Python开发的天然亲近性，获得了深度学习研究人员以及数据科学家们的关注。本书从PyTorch的安装讲起，还介绍了回归问题、张量基础、多层感知器、卷积基础和卷积模型、迁移学习和数据增强、经典网络架构、图像定位、图像语义分割、目标识别、循环神经网络和文本分类、一维卷积模型、序列预测、生成对抗网络等内容。 书中采用简明的语言进行知识的讲解、注重实战。 读者通过书中的基础与实战部分的学习，可快速掌握深度学习，并学会使用PyTorch轻松开发深度学习应用程序来解决各类深度学习问题。