dlwpt-code

dlwpt-code 项目介绍

dlwpt-code 是一个与《Deep Learning with PyTorch》这本书相关的代码仓库。这本书由 Eli Stevens、Luca Antiga 和 Thomas Viehmann 共同撰写，由 Manning Publications 出版。该项目为读者提供了书中所涉及的深度学习概念和 PyTorch 实践的代码实现。

项目背景

随着深度学习技术的快速发展，PyTorch 作为一个灵活且强大的深度学习框架受到了广泛关注。《Deep Learning with PyTorch》这本书旨在为读者提供深度学习的基础知识，并展示如何使用 PyTorch 在实际项目中应用这些概念。该书不仅介绍了关键概念，还提供了直观的解释，以支持读者进行更深入的探索。

项目内容

dlwpt-code 项目包含了《Deep Learning with PyTorch》书中的所有代码示例。这些代码涵盖了 PyTorch 的核心功能，但并不包括所有高级特性。值得注意的是，该项目不包含循环神经网络的内容。

项目的主要内容包括：

1. PyTorch 基础知识的代码实现
2. 深度学习核心概念的实践示例
3. 真实项目中的 PyTorch 应用

目标读者

这个项目主要面向以下群体：

1. 希望成为深度学习从业者的开发人员
2. 想要学习 PyTorch 的计算机科学家、数据科学家或软件工程师
3. 相关专业的本科生或研究生

虽然项目不要求读者具备深度学习的先验知识，但需要具备以下基础：

1. 命令式编程和面向对象编程的基本知识
2. Python 编程语言的基本语法和操作环境
3. 能够在自己的平台上安装 Python 包并运行脚本
4. 基本的线性代数知识，如矩阵、向量和点积等概念

项目特点

1. 通俗易懂：项目中的代码和解释力求简单明了，适合初学者理解
2. 实用性强：通过实际项目展示 PyTorch 的应用，帮助读者掌握实践技能
3. 概念性指南：项目不仅提供代码，还着重解释背后的深度学习概念
4. 灵活性：鼓励读者基于项目内容进行独立探索和拓展

作者介绍

该项目的三位作者都是深度学习和 PyTorch 领域的专家：

1. Eli Stevens：硅谷创业公司的资深从业者，在自动驾驶汽车行业从事机器学习工作
2. Luca Antiga：生物医学工程研究员，AI 工程公司的联合创始人和 CTO，PyTorch 核心贡献者
3. Thomas Viehmann：机器学习和 PyTorch 专业培训师和顾问，PyTorch 核心开发者

获取方式

感兴趣的读者可以通过以下方式获取《Deep Learning with PyTorch》这本书：

1. Manning 出版社官网
2. Amazon 网站（提供附属链接）

此外，读者还可以在项目的 GitHub 页面上找到本书的勘误表，以获取最新的更正信息。