人工智能的發(fā)展日新月異，大學(xué)等研究機構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭投入大量的經(jīng)費和人力到這場沒有硝煙的戰(zhàn)爭中，誰能在這場天王山之戰(zhàn)占據(jù)有利地位，誰就能在未來的競爭中一馬當(dāng)先。2016年3月，Google研發(fā)的AlphaGo與圍棋世界冠軍、職業(yè)九段棋手李世石進(jìn)行了驚心動魄的圍棋人機大戰(zhàn)，并以4:1的比分贏得勝利。2017年3月，第二代的AlphaGo與柯潔在烏鎮(zhèn)圍棋峰會上的比賽中以3:0獲勝。2017年10月，Google推出了最強版的AlphaGoAlphaGo Zero，經(jīng)過3天的自我訓(xùn)練就打敗了第一版的AlphaGo，經(jīng)過40天的自我訓(xùn)練打敗了第二代的AlphaGo。2018年5月，Google在I/O大會上推出打電話的AIDuplex，模仿真人的語氣打電話，通過多輪對話，幫助用戶完成餐館預(yù)訂和美發(fā)沙龍預(yù)約等。Google母公司董事長宣稱，Duplex部分通過了圖靈測試。（圖靈測試被認(rèn)為是考驗機器是否擁有智能的測試：如果一個機器能在與人交流溝通的過程中不被識別出機器身份，那么這個機器就具有智能。）這個系統(tǒng)雖然離真正的人工智能尚遠(yuǎn)，但是這種人機交互技術(shù)對很多產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。這些影響深遠(yuǎn)的技術(shù)背后就是深度學(xué)習(xí)。

各大巨頭盡力建立以深度學(xué)習(xí)框架為核心的AI生態(tài)系統(tǒng)。2017年年初，深度學(xué)習(xí)框架PyTorch橫空出世。這個Facebook推出的框架是一個支持強大GPU加速的張量計算，構(gòu)建基于Autograd系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)研究平臺。其一面世，就以簡潔優(yōu)雅的接口、能夠快速實現(xiàn)的代碼和直觀靈活且簡單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)給業(yè)界留下了深刻的印象。作為一個在2017年才誕生的深度學(xué)習(xí)框架，PyTorch相關(guān)學(xué)習(xí)文檔和資料缺乏，而筆者在研究和實踐的過程中進(jìn)行了大量的深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建和使用，對PyTorch簡潔且靈活的編程風(fēng)格深有體會，因此決定編寫一本用PyTorch進(jìn)行機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)入門的圖書。

本書主要針對的是對深度學(xué)習(xí)有一定了解、希望用PyTorch進(jìn)行機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)研究的初學(xué)者。閱讀本書不需要太多的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，但需要有一定的編程基礎(chǔ)，特別是要求有Python編程經(jīng)驗。希望讀者學(xué)完本書后，能夠?qū)ι疃葘W(xué)習(xí)有大致的了解，基本掌握PyTorch的使用方法，知道如何根據(jù)基于PyTorch的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來解決實際問題，并能夠利用各種模型調(diào)參的方法進(jìn)行模型優(yōu)化。本書僅僅是一本入門的圖書，要對深度學(xué)習(xí)進(jìn)行深入研究的學(xué)習(xí)者，還要更加深入閱讀相關(guān)專業(yè)書籍和學(xué)術(shù)論文。

本書從機器學(xué)習(xí)原理入手，延伸到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直至深度學(xué)習(xí)，由淺入深地闡述深度學(xué)習(xí)中的各個分支，即深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，同時穿插PyTorch框架的知識點和基于知識點的實例。最后，綜合運用PyTorch和深度學(xué)習(xí)理論來解決實踐中的具體問題，比如文本分類和關(guān)鍵詞識別等�？梢哉f，本書是深度學(xué)習(xí)和PyTorch的入門教程，引導(dǎo)讀者進(jìn)入機遇和挑戰(zhàn)共存的人工智能領(lǐng)域。

本書的代碼開源在GitHub上，具體地址是https://github.com/xiaobaoonline/pytorch-in-action。代碼以章節(jié)劃分文件夾，每個函數(shù)的作用和細(xì)節(jié)在代碼中均有注釋，以便幫助理解。本書的代碼在PyTorch0.3上運行，由于Python2即將過時，因此本書代碼只支持Python3。大部分代碼既支持CPU又支持GPU，但第8章有部分代碼只支持GPU，讀者在運行代碼的過程中要注意相關(guān)提示。

由于編者水平有限，書中難免出現(xiàn)不太準(zhǔn)確的地方，懇請讀者批評指正。大家可以在https://github.com/xiaobaoonline/pytorch-in-action/issues處提出意見和反饋，讓我們在機器學(xué)習(xí)之路上共同進(jìn)步。

在本書寫作的過程中，得到不少人的鼓勵和支持。首先要感謝校寶在線（杭州）科技股份公司（證券代碼：870705）上下的鼎力支持，特別是公司董事長兼CEO張以弛先生的大力支持，讓我們在工作之余有足夠的時間投入本書寫作中。然后，感謝家人的鼓勵和支持，沒有他們，這本書的寫作將不可能完成。除此之外，在寫作和編碼的過程中，還參考了很多書籍和資料，在此表示感謝。

編 者

2018年7月