动手学深度学习（PyTorch版）读后感1000字

《动手学深度学习（PyTorch版）》是一本由阿斯顿·张（Aston Zhang） / 李沐（Mu Li） /著作，人民邮电出版社出版的604图书，本书定价：平装，页数：2023-2，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《动手学深度学习（PyTorch版）》读后感(一)：干货书籍

有一次被深度学习的论文折磨死了，这本书是我导推荐的，对我的帮助很多，对我论文的帮助就更不用说了。书里的知识真的讲得很清楚，看了之后会有一种思路大开的感觉，而且，我要感谢随书附赠的这么多资源，这些资源帮助了我太多。即使没有导师的指导，也能靠自己的努力进行自学。强烈推荐给想入门且深入研究深度学习的同行们。

《动手学深度学习（PyTorch版）》读后感(二)：深度学习融入在生活的各个方面

机器学习已经在生活的各个方面有所应用，现在，假设本书的作者们一起驱车去咖啡店。阿斯顿拿起一部iPhone，对它说道：“Hey Siri!”手机的语音识别系统就被唤醒了。接着，李沐对Siri 说道：“去星巴克咖啡店。”语音识别系统就自动触发了语音转换文字的功能，并启动地图应用程序，地图应用程序在启动后筛选出若干路线，每条路线都显示了预计的通行时间……由此可见，机器学习渗透在生活中的各个方面，在短短几秒的时间里，人们与智能手机的日常互动就可能涉及数种机器学习模型。

随着人们对人工智能的需求更高，深度学习尤为重要，如何学习深度学习也变得重视起来，《动手学深度学习》这本书，就非常系统全面的介绍了关于深度学习的方方面面，非常适合想了解深度学习的读者学习。

《动手学深度学习（PyTorch版）》读后感(三)：《动手学深度学习PyTorch》学习感悟

最早了解到动手学系列是在哔哩哔哩网站上学习Tensorflow的时候，然后了解到逐渐了解到《动手学深度学习》，早期的这本书的实现是使用MXnet的，并不是我们熟悉的keras、tensorflow和PyTorch，如今基于PyTorch实现的动手学深度学习系列的图书也开始上市了，感谢李沐等大牛给我们带来的好教材。如今，动手学深度学习这本书已经被很多大学纳入了教材的范围内，可想而知这本书的影响力还是非常大的。

这本书的内容十分的丰富，基本的内容包含以下章节：

1. 基本简介 2. 预备知识 3. 线性神经网络 4. 多层感知器 5. 深度学习计算 6. 卷积神经网络 7. 现代卷积神经网络 8. 循环神经网络 9. 现代循环神经网络 10. 注意力机制 11. 优化算法 12. 计算性能 13. 计算机视觉 14. 自然语言处理：预训练 15. 自然语言处理：应用

短短的十几章节的内容却十分的惊人，章节之间的安排也是非常的紧凑，也是从易到难的。当然了既然是深度学习相关的图书，那么必须要有一定的基础才能学习，比如大学里面的线性代数和高等数学以及一些概率论相关的知识储备。

个人学习目前主要集中在前六章节，对于书中的每一个实现我都进行了实现。这一过程是非常耗时的，但是也是不可缺少的，这有这样学习才能了解到深度学习的精髓。这样学习也会以最快的方式。既然有这么好的教材，那就勤快起来，尽情的学习起来吧。

最后想赞叹的是《动手学深度学习PyTorch》真的是YYDS，可谓是最强动手系列。

《动手学深度学习（PyTorch版）》读后感(四)：人工智能之路道阻且长

早就有想法学习一下人工智能，深度学习，花书不用说，经典中的经典，而这本《动手学深度学习PyTorch版》也是异步社区推荐的著作之一。取百家之长，多做参考也是读书的一种方法，所以这本书可以读一下。

有本书《动手学习深度学习》大家应该更加熟悉，这本书跟它关系很紧密，可以称得上是升级之作，读过《动手学习深度学习》的朋友，可以读读这本《动手学深度学习PyTorch版》，看看两者之间的差别。

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。

PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用 。

2022年9月，扎克伯格亲自宣布，PyTorch 基金会已新鲜成立，并归入 Linux 基金会旗下。

读这本书要有一些线性代数的基础，很多内容都是在《动手学深度学习》基础上重新编定的，并且新增了注意力机制、预训练等内容，大学生，和对这方面有兴趣的朋友可以读读。

《动手学深度学习（PyTorch版）》读后感(五)：一切从读者出发，全书重磅升级！

一切从读者出发，李沐的这种理念贯穿整本书。

在内容设计上，完全从零开始教授深度学习，不仅阐述了深度学习的技术与应用，还介绍如何解决实际问题；

讲解风格上，列举的几乎都是生活中的常见案例，并且用通俗易懂的语言，尽可能细致地讲解技术原理，降低了理解门槛；

实践意义上，能够做到书名中所提的“动手学”，包含可运行的代码，带给读者全新的、多方位交互式的深度学习的学习体验。

与原版书一样，全书仍分为三大部分：

▮第一部分（第1章～第4章）包括基础知识和预备知识

▮第二部分（第5章～第10章）集中讨论现代深度学习技术

▮第三部分（第11章～第15章）讨论可伸缩性、效率和应用程序

▲ 本书结构

随着技术的发展，教程也有所精进。这一版书中还新增了注意力机制、预训练等内容，代码也更加实用，基本都转化为了PyTorch，均在最新版本的PyTorch下通过了测试。如同原书一样，源码也是用Jupyter Notebook写的，以便更好地展示代码与文字解释。

我们可以通过下面的案例看到原版代码和PyTorch版之间的区别。

▲ 左为原版代码，右为PyTorch版代码

为了充分保证读者能够动手学，创作团队给出了丰富的配套资源，既可以登录异步图书社区获取本书源代码和全书彩色图片，也可以登录中文版论坛与其他网友一起交流。

大神出手，全员盛赞！

一本好书往往不仅能对读者本身产生影响，更会对行业产生震撼，这本书也不例外。无论是学术界还是工业界的中外大佬们都给出了高度评价——

这是一本基于深度学习框架的深度学习实战图书，可以帮助读者快速上手并掌握使用深度学习工具的基本技能。—— 香港科技大学计算机系和数学系教授ASA 院士、IMS 院士张潼

这是对机器学习文献的一个很受欢迎的补充，重点是通过集成Jupyter记事本实现的动手经验。——ACM 院士、德国国家科学院院士、德国马克斯 • 普朗克研究所智能系统院院长Bernhard Schölkopf

作为在AI学术界和工业界都长期工作过的人，我特别赞赏这种手脑一体的学习方式，既能增强实践能力，又可以在解决问题中锻炼独立思考和批判性思维。——复旦大学“浩清”教授、人工智能创新与产业研究院院长漆远

本书是优秀的深度学习教材，值得任何想了解深度学习何以引爆人工智能革命的人关注。——NVIDIA 创始人、首席执行官黄仁勋

未来已来，要上车，就现在！

当前，深度学习已经渗透进生活的方方面面。

据数据，2022年全球深度学习市场规模到达到了5285.82亿元，预估到2029年市场规模将以38.32%的增速达到37017.22亿元，可谓前景满满。

2023年也将有多场AI大会在中国召开，届时全球研究者、专家、工作者等将汇聚一堂，打造一场机器学习盛宴。

如果你也想像他们一样为AI事业添砖加瓦，甚至成为瞩目的焦点，那么站在巨人的肩上，势必能让你事半功倍，尽快攀上深度学习巅峰。