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太赞了！最近，著名的深度学习框架PyTorch的官方网站宣布PyTorch 1.11正式发布。该版本自1.10版本以来有超过3300次代码提交，由434位贡献者协同完成。
同时，PyTorch还发布了两个新库TorchData和functorch的beta版本，引起无数程序员狂欢热议。
为你总结了本次更新的要点：
● TorchData，这是一个通用模块化数据加载原语的新库，用于轻松构建灵活和高性能的数据管道。
● functorch，这是一个将可组合函数转换添加到PyTorch的新库，现已推出beta版。
● 分布式数据并行 (DDP) 静态图形优化稳定可用。
大家都知道，PyTorch是Facebook在2017年开源的一个针对深度学习的张量库。它凭借容易上手、功能强大、性能高和用途广泛等优点，成为了当前主流的深度学习框架之一，无论是在学术界还是在工业界都受到了深度学习爱好者和从行者的青睐。
如果你也想学习PyTorch，小异推荐你从这本经常受到国外程序员安利的入门书开始。
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这不是一本简单的深度学习入门书
● PyTorch很容易被推广，因为它很简单。
● PyTorch具备2个特性，使得它与深度学习关联紧密。
● PyTorch设计的驱动因素之一是表现力。
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理论与实战并重，讲解方式新颖有效！
这本书指导读者使用Python和PyTorch实现深度学习算法，主要提供了以下让深度学习爱好者特别感兴趣的内容：
（1）训练深层神经网络；
（2）实现模块和损失函数；
（3）使用 PyTorch Hub 预先训练的模型；
（4）探索在 Jupyter Notebooks 中编写示例代码。
这本书的创作目标用作者原话描述便是：“写一本能够吸引曾经的自己(刚开始学习PyTorch深度学习时的我们)的书。”
由此可见，《PyTorch深度学习实战》是一本特别适合深度学习初学者入门的书籍！
生命不息，学习不止，快去拿起这本上手PyTorch的不二之选——《PyTorch深度学习实战》，学习深度学习吧！
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计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。之后我们会针对相应领域分享实践过程，让大家真正体会摆脱理论的真实场景，培养爱动手编程爱动脑思考的习惯！
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