本书是基于PyTorch的深度学习入门和实战用书, 结合实际的深度学习案例, 由浅入深地介绍PyTorch在计算机视觉和自然语言处理的相关应用。本书内容上循序渐进, 先介绍了PyTorch的一系列使用方式, 然后结合图像分类、去噪和文本分类, 介绍如何利用PyTorch对深度模型进行可视化、建立卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等。根据真实的图像数据, 介绍如何对图像风格迁移模型进行训练, 利用计算机视觉中的目标检测和语义分隔问题的例子, 介绍PyTorch中已经预训练好模型的使用, 针对图神经网络学习, 介绍如何利用图卷积网络进行半监督深度学习。