细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现理论、算法、模型与编程实现

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本书分为两篇，共16章。第一篇为基础知识，介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；第二篇为高级应用，介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对抗网络、目标检测、ViT等内容。

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