本书是一本全面深入的深度学习实践指导书，旨在为读者提供从基础概念到高级应用的系统性知识。 本书第1章从基础开始，介绍了PyTorch工具，涵盖了数据的加载与预处理，以及基础网络构建和训练流程。 第2章深入图像分类，探讨了CNN架构、数据增强技术，以及模型优化和部署策略。 第3章转向创造性图像应用，包括风格迁移、Deep Dream、GAN和超分辨率技术，并讨论了CycleGAN的应用。 第4章专注于视觉系统，讲解了目标检测、语义分割以及相关网络结构。 第5章和第6章分别探讨了循环神经网络在文本情感分析中的应用，以及NLP领域的预训练模型和注意力机制，包括BERT模型的实践。 全书内容丰富，结构清晰，每章均配有实战案例和习题。通过对本书的学习，读者将能够掌握深度学习的关键技术，并在实际项目中发挥其强大的应用潜力。 本书适合作为高等院校计算机、软件工程、人工智能等相关专业的教材，也可供对深度学习感兴趣的开发人员、科技工作者和研究人员参考。