本书主要内容如下：
《PyTorch 深度学习入门与实战（案例视频精讲）》是基于 PyTorch 的深度学习入门和实战，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。本书在内容上循序渐进，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。
《PyTorch 深度学习入门与实战（案例视频精讲）》还提供了原始程序和数据集、程序的讲解视频等配套资源供读者下载使用。书中的程序根据每个小节进行划分，步骤讲解详细透彻，并以 Notebook 的形式方便读者运行和查阅。本书在对使用的模型进行原理介绍的同时，更注重于实战。
《PyTorch 深度学习入门与实战（案例视频精讲）》非常适合没有深度学习基础的读者，学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、图像分割模型、图像生成和自然语言处理等模型的能力，并且会对深度学习在各个领域的应用有一定的理解。
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