15 本你必须阅读的 PyTorch 书籍，【2021Python 最新学习路线

2.Python深度学习

我向绝对初学者推荐这本书。然而这本书需要基本的 Python 编程知识，尽管你在机器学习、线性代数和微积分方面的任何经验都将有助于更深入地理解这些材料。

立即建立您自己的神经网络。通过易于理解的说明和示例，您将学习深度学习的基础知识，并使用 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Theano 在 Python 中构建您自己的神经网络。虽然您可以选择在大而枯燥的教科书上花费数千美元，但我们建议您以一小部分成本获得相同的信息。

3.使用 PyTorch 进行深度学习

每隔一天，我们就会听到有关充分利用深度学习的新方法：改进的医学成像、准确的信用卡欺诈检测、远程天气预报等等。PyTorch 将这些超能力交给您，提供舒适的 Python 体验，让您快速入门，然后随着您和您的深度学习技能变得更加复杂而与您一起成长。

Deep Learning with PyTorch 教你如何使用 Python 和 PyTorch 实现深度学习算法。本书将带您进入一个引人入胜的案例研究：构建一种能够使用 CT 扫描检测恶性肺肿瘤的算法。当作者引导您完成这个真实示例时，您会发现 PyTorch 是多么有效和有趣。

4.使用 PyTorch 进行自然语言处理

如果对 Python 有兴趣，想了解更多的 Python 以及 AIoT 知识，解决测试问题,以及入门指导，帮你解决学习 Python 中遇到的困惑，我们这里有技术高手。如果你正在找工作或者刚刚学校出来，又或者已经工作但是经常觉得难点很多，觉得自己 Python 方面学的不够精想要继续学习的，想转行怕学不会的， 都可以加入我们，可领取最新 Python 大厂面试资料和 Python 爬虫、人工智能、学习资料！微信公众号【Python 大本营】等你来玩奥~

使用深度学习第一版构建智能语言应用程序

这本书从头开始教授 NLP 基础知识以及用 python/pytorch 编码的强大设计模式。它通过从一个简单的示例开始并继续使用其他更高级的示例来无缝地教授它，这些示例一遍又一遍地使用相同的设计模式。对我来说，这是学习和记忆的最佳方式。它为我提供了一个基础，让我了解如何使用适当的 Python 面向对象实践以有组织的方式坐下来编写自己的解决方案。

本书旨在将自然语言处理 (NLP) 和深度学习的新手带到涵盖这两个领域的重要主题的品鉴会上。这两个学科领域都呈指数级增长。由于它同时介绍了深度学习和 NLP，并强调了实现，因此本书占据了重要的中间地带。在写这本书的时候，我们不得不做出艰难的，有时甚至是不舒服的选择，选择哪些材料要省略。对于初学者来说，我们希望这本书能够为基础知识打下坚实的基础，并让我们一瞥什么是可能的。机器学习，尤其是深度学习，是一门体验学科，而不是一门智力科学。每章中大量的端到端代码示例邀请您参与其中。

5.使用 PyTorch 应用深度学习

这本书是一本很棒的书，而且写得很好。知道我可以找到检测各种数据问题的方法。phython 和机器学习的知识很有趣。

使用 PyTorch 应用深度学习将您对深度学习、其算法及其应用的理解提升到一个更高的层次。本书首先帮助您浏览深度学习和 PyTorch 的基础知识。一旦您精通 PyTorch 语法并能够构建单层神经网络，您将逐渐学会通过配置和训练卷积神经网络 (CNN) 来执行图像分类来解决更复杂的数据问题。随着章节的深入，您将发现如何通过实现循环神经网络 (RNN) 来解决 NLP 问题。

6.使用 PyTorch 进行深度学习

使用 PyTorch 平装书构建神经网络模型的实用方法 – 2018 年 2 月 23 日，作者：Vishnu Subramanian

如果您想深入学习 PyTorch，请不要再犹豫了。作者成功地展示了读者可以轻松使用的 PyTorch 实用知识。

7.?Pytorch 深度学习示例（第 2 版）

在 40 天内像 AlphaGo Zero 一样从零开始掌握深度学习

作者 Benjamin Young

Pytoch 是一个非常强大、灵活且流行的深度学习框架，但如果您没有太多深度学习背景，学习曲线可能会很陡峭。本书将通过许多有趣的现实世界示例，帮助您从零开始学习和掌握最新的 pytorch 深度学习技术。它涵盖了许多最先进的深度学习技术，例如：卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、Seq2Seq 模型、词嵌入、连接主义时间分类 (CTC)、自动编码器、动态记忆网络 (DMN) )、Deep-Q-learning(DQN/DDQN)、Monte Carlo Tree search (MCTS)、Alphago/Alphazero 等。这本书也可以作为如何在现实生活中使用和理解深度学习的快速指南。

8. 使用 PyTorch 1.0 进行强化学习

探索使用 PyTorch 1.0 平装书构建自学习系统的高级深度学习技术——Armando Fandango 2020 年 2 月 11 日

本书首先向您介绍主要概念，这些概念将帮助您了解强化学习算法的工作原理。然后，您将探索各种主题，这些主题侧重于强化学习领域中最重要和最实用的细节。这本书还将提高您对不同强化学习方法及其算法的了解。随着您的进步，您将涵盖多臂老虎机问题、马尔可夫决策过程 (MDP) 和 Q 学习等概念，这将进一步磨练您开发自学代理的技能。本书的目标是帮助你理解为什么每个 RL 算法以及如何在构建这些代理中发挥重要作用。使用 PyTorch 1 进行动手强化学习。0 还将为您提供有关实施 PyTorch 功能和服务以涵盖一系列 RL 任务的见解。在此之后，您将探索 RL 在企业应用程序的不同部分（例如 NLP、时间序列和计算机视觉）中的使用深度。在结束最后几章时，您将介绍使用流行的 OpenAI Gym 工具包中的环境评估算法的部分。

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9.?PyTorch 深度学习实践

快速轻松地构建 CNN、RNN、GAN、强化学习等平装本 – 2019 年 4 月 30 日，作者 Sherin Thomas，Sudhanshu Passi

PyTorch Deep Learning Hands-On 展示了如何在 PyTorch 中实现主要的深度学习架构。它涵盖了神经网络、计算机视觉、CNN、自然语言处理 (RNN)、GAN 和强化学习。您还将使用 PyTorch 框架构建深度学习工作流程，将 Python 构建的模型迁移到高效的 TorchScript，并使用最复杂的可用工具部署到生产环境。

这是我开始学习机器学习时希望拥有的书之一。当然，我希望 PyTorch 的当前版本也在那时。如果您是初学者，它肯定会让您正确入门，如果您是专家，它将是一个很好的复习，如果您的知识只包括一些从数据中提取答案的现代方法，它将扩大您对机器学习技术的知识。

10.使用 PyTorch 进行深度学习快速入门指南

学习在 Python 平装书中训练和部署神经网络模型 - 2018 年 12 月 24 日，David Julian

本书将向您介绍 PyTorch 深度学习库，并教您如何轻松训练深度学习模型。我们将使用 PyTorch 搭建深度学习环境，然后训练和部署不同类型的深度学习模型，例如 CNN、RNN 和自动编码器。

这本书作为 PyTorch 的入门书非常好。我会给它五颗星，但不幸的是，RNN 章节很难理解。

11.?Python 深度学习

使用 PyTorch、Keras 和 TensorFlow 探索深度学习技术和神经网络架构，第 2 版平装本 – 2019 年 1 月 16 日，

作者：Ivan Vasilev（作者）、Daniel Slater（作者）、Gianmario Spacagna（作者）、Peter Roelants（作者）、Valentino 佐卡 (作者)

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的 Python 干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学 Python 的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。

别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。

我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。

（1）Python 所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把 Python 所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

（2）Python 学习视频

包含了 Python 入门、爬虫、数据分析和 web 开发的学习视频，总共 100 多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

（3）100 多个练手项目

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

（4）200 多本电子书

这些年我也收藏了很多电子书，大概 200 多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。

基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。

（5）Python 知识点汇总

知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。

（6）其他资料

还有其他的一些东西，比如说我自己出的 Python 入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有 Python 中文版的库资料、MySQL 和 HTML 标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。

这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。