本书讲述深度学习的基本原理, 使用PyTorch展示涉及的深度学习算法。通过理论讲解和编程操作, 使读者了解并掌握深度学习的原理和PyTorch编程技能, 拉近理论与实践的距离。全书共分9章, 主要内容包括PyTorch介绍、PyTorch基础编程、深度学习快速入门、神经网络训练与优化、卷积神经网络原理、卷积神经网络示例、词嵌入模型、循环神经网络原理、NLP示例。书中不但涵盖成熟的卷积神经网络和循环神经网络的原理和示例, 还包含一些新的如Transformer和知识蒸馏的内容。全书源代码全部在Python3.7.4+PyTorch1.9.0版本上调试成功。