PyTorch公式チュートリアルブックが期間限定で無料！最も人気のあるフレームワークを使い始めるのに役立つ500ページのコンテンツ

昨年 11 月、PyTorch は権威ある PyTorch チュートリアル ブック「Deep Learning with PyTorch」を正式にリリースしましたが、残念ながら当時は最初の 5 章のみが無料でした。現在、数回の更新と反復を経て、PyTorch はついにこの本の無料版をリリースしました。ぜひ学びに来てみませんか？

書籍アドレス: https://pytorch.org/assets/deep-learning/Deep-Learning-with-PyTorch.pdf

PyTorch は現在最も人気のあるディープラーニング フレームワークの 1 つです。 PyTorch は 2016 年の発売以来急速に成長し、開発者や研究者の間で人気のフレームワークになりました。最近の統計によると、ICLR 2020 および CVPR 2020 カンファレンスでは、PyTorch を使用した論文の数が TensorFlow をはるかに上回り、研究者の PyTorch への好みがさらに深まりました。

しかし、PyTorchは昨年11月まで公式の権威あるPyTorchチュートリアル本「Deep Learning with PyTorch」を提供しておらず、無料で入手できるのは最初の5章のみでした。

最近、PyTorch はこの本のバージョン V3.6.8 の全内容を正式にリリースしました。この本は約 500 ページで、15 の章から構成されており、詳細な内容と豊富なイラストが掲載されています。

この本は、Python で書かれた PyTorch を使用してニューラル ネットワークを構築およびトレーニングするための詳細でわかりやすいチュートリアルを提供します。

公式 PyTorch ブックの内容は何ですか?

書籍「Deep Learning with PyTorch」は、PyTorch のコア知識、実際の例、デプロイメント チュートリアルの 3 つのパートで構成されています。本書の主な内容は次のとおりです。

ディープラーニングとPyTorch入門

事前学習済みモデル

テンソル

学習のメカニズム

ニューラルネットワークを使用したデータのフィッティング

畳み込みを使用して一般化を実行する

実例: がん検出のためのニューラル ネットワークの構築

本番環境へのデプロイ

詳細なディレクトリは次のとおりです。

本の特徴: 豊富な画像とテキスト、豊富なコード

この本の主な特徴は、豊富なイラスト、わかりやすい説明、豊富な例とコード ブロックです。

この本は、これまでのチュートリアルや教科書の堅苦しいスタイルを打破し、手描きのイラストを多数含む、随所に散りばめられたイラストが印象的です。

たとえば、次の図は、PyTorch が計算に autograd を使用する場合のモデルの順方向グラフと逆方向グラフを示しています。

本書では、ニューラル ネットワークの計算プロセスを紹介する際に、数式 + 手描きのフローチャート + イラストを使用して、抽象的なプロセス全体を簡潔に説明するように努めています。

さらに、この本には付随するコードが付属しており、本全体にわたって例やコード ブロックが記載されています。

サポートコードアドレス:

https://www.manning.com/books/deep-learning-with-pytorch

https://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code

この本には多数のコード ブロックが掲載されており、読者が本を読みながらコードを書くのに役立ちます。多くのコードには、次のような「脚注」があります。

トレーニング ループを設計するためのサンプル コード ブロック。

さらに、この本にはディスカッションフォーラムもあります: https://livebook.manning.com/#!/book/deep-learning-with-pytorch/discussion

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