人工智能的發(fā)展日新月異，大學(xué)等研究機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭投入大量的經(jīng)費(fèi)和人力到這場(chǎng)沒(méi)有硝煙的戰(zhàn)爭(zhēng)中，誰(shuí)能在這場(chǎng)天王山之戰(zhàn)占據(jù)有利地位，誰(shuí)就能在未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)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(dòng)魄的圍棋人機(jī)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(huì)上的比賽中以3:0獲勝。2017年10月，Google推出了最強(qiáng)版的AlphaGoAlphaGo Zero，經(jīng)過(guò)3天的自我訓(xùn)練就打敗了第一版的AlphaGo，經(jīng)過(guò)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(huì)上推出打電話的AIDuplex，模仿真人的語(yǔ)氣打電話，通過(guò)多輪對(duì)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(zhǎng)宣稱，Duplex部分通過(guò)了圖靈測(cè)試。（圖靈測(cè)試被認(rèn)為是考驗(yàn)機(jī)器是否擁有智能的測(cè)試：如果一個(gè)機(jī)器能在與人交流溝通的過(guò)程中不被識(shí)別出機(jī)器身份，那么這個(gè)機(jī)器就具有智能。）這個(gè)系統(tǒng)雖然離真正的人工智能尚遠(yuǎn)，但是這種人機(jī)交互技術(shù)對(duì)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(gè)Facebook推出的框架是一個(gè)支持強(qiáng)大GPU加速的張量計(jì)算，構(gòu)建基于Autograd系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)研究平臺(tái)。其一面世，就以簡(jiǎn)潔優(yōu)雅的接口、能夠快速實(shí)現(xiàn)的代碼和直觀靈活且簡(jiǎn)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(gè)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(shí)踐的過(guò)程中進(jìn)行了大量的深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建和使用，對(duì)PyTorch簡(jiǎn)潔且靈活的編程風(fēng)格深有體會(huì)，因此決定編寫一本用PyTorch進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)入門的圖書(shū)。

本書(shū)主要針對(duì)的是對(duì)深度學(xué)習(xí)有一定了解、希望用PyTorch進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)研究的初學(xué)者。閱讀本書(shū)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(yàn)。希望讀者學(xué)完本書(shū)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(lái)解決實(shí)際問(wèn)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(shū)僅僅是一本入門的圖書(shū)，要對(duì)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(shū)籍和學(xué)術(shù)論文。

本書(shū)從機(jī)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(gè)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(shí)穿插PyTorch框架的知識(shí)點(diǎn)和基于知識(shí)點(diǎn)的實(shí)例。最后，綜合運(yùn)用PyTorch和深度學(xué)習(xí)理論來(lái)解決實(shí)踐中的具體問(wèn)題，比如文本分類和關(guān)鍵詞識(shí)別等�？梢哉f(shuō)，本書(shū)是深度學(xué)習(xí)和PyTorch的入門教程，引導(dǎo)讀者進(jìn)入機(jī)遇和挑戰(zhàn)共存的人工智能領(lǐng)域。

本書(shū)的代碼開(kāi)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(gè)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(shū)的代碼在PyTorch0.3上運(yùn)行，由于Python2即將過(guò)時(shí)，因此本書(shū)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(yùn)行代碼的過(guò)程中要注意相關(guān)提示。

由于編者水平有限，書(shū)中難免出現(xiàn)不太準(zhǔn)確的地方，懇請(qǐng)讀者批評(píng)指正。大家可以在https://github.com/xiaobaoonline/pytorch-in-action/issues處提出意見(jiàn)和反饋，讓我們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)之路上共同進(jìn)步。

在本書(shū)寫作的過(guò)程中，得到不少人的鼓勵(lì)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(zhǎng)兼CEO張以弛先生的大力支持，讓我們?cè)诠ぷ髦�余有足夠的時(shí)間投入本書(shū)寫作中。然后，感謝家人的鼓勵(lì)和支持，沒(méi)有他們，這本書(shū)的寫作將不可能完成。除此之外，在寫作和編碼的過(guò)程中，還參考了很多書(shū)籍和資料，在此表示感謝。

編 者

2018年7月