深度学习入门之PyTorch 廖星宇 PyTorch框架搭建指南教程书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

廖星宇 著

图书标签:

• 深度学习
• PyTorch
• 机器学习
• 神经网络
• 教程
• 入门
• 廖星宇
• 框架搭建
• 书籍
• 人工智能

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121326202

商品编码：17916397260

丛书名 ：博文视点AI系列

作 译 者：廖星宇

出版时间：2017-09    千 字 数：299

版    次：01-01    页    数：232

开    本：16开

装    帧：

I S B N ：9787121326202     

换    版：

所属分类：科技 >> 计算机 >> 计算机科学

纸质书定价：￥79.0

深度学习如今已经成为了科技领域·炙手可热的技术，在本书中，我们将帮助你入门深度学习的领域。本书将从人工智能的介绍入手，了解机器学习和深度学习的基础理论，并学习如何用PyTorch框架对模型进行搭建。通过阅读本书，你将会学习到机器学习中的线性回归和logistic回归，深度学习的优化方法，多层全连接神经网络，卷积神经网络，循环神经网络以及生成对抗网络，同时从零开始对PyTorch进行学习，了解PyTorch基础及如何用其进行模型的搭建，·后通过实战了解·前沿的研究成果和PyTorch在实际项目中的应用。

第1 章深度学习介绍1

1.1 人工智能. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.2 数据挖掘、机器学习与深度学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.2.1 数据挖掘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.2.2 机器学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.2.3 深度学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1.3 学习资源与建议. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

第2 章深度学习框架11

2.1 深度学习框架介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.2 PyTorch 介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2.1 什么是PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2.2 为何要使用PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.3 配置PyTorch 深度学习环境. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.3.1 操作系统的选择. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.3.2 Python 开发环境的安装. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2.3.3 PyTorch 的安装. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

第3 章多层全连接神经网络24

3.1 热身：PyTorch 基础. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

3.1.1 Tensor（张量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

3.1.2 Variable（变量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

3.1.3 Dataset（数据集） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3.1.4 nn.Module（模组） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

3.1.5 torch.optim（优化） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

3.1.6 模型的保存和加载. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.2 线性模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

3.2.1 问题介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

3.2.2 一维线性回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

3.2.3 多维线性回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

3.2.4 一维线性回归的代码实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

3.2.5 多项式回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.3 分类问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.3.1 问题介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.3.2 Logistic 起源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.3.3 Logistic 分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.3.4 二分类的Logistic 回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

3.3.5 模型的参数估计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

3.3.6 Logistic 回归的代码实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

3.4 简单的多层全连接前向网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

3.4.1 模拟神经元. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

3.4.2 单层神经网络的分类器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

3.4.3 激活函数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

3.4.4 神经网络的结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

3.4.5 模型的表示能力与容量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

3.5 深度学习的基石：反向传播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

3.5.1 链式法则. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

3.5.2 反向传播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

3.5.3 Sigmoid 函数举例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

3.6 各种优化算法的变式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

3.6.1 梯度下降法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

3.6.2 梯度下降法的变式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

3.7 处理数据和训练模型的技巧. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

3.7.1 数据预处理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

3.7.2 权重初始化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

3.7.3 防止过拟合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

3.8 多层全连接神经网络实现MNIST 手写数字分类. . . . . . . . . . . . . . 69

3.8.1 简单的三层全连接神经网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

3.8.2 添加激活函数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

3.8.3 添加批标准化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

3.8.4 训练网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

第4 章卷积神经网络76

4.1 主要任务及起源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

4.2 卷积神经网络的原理和结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

4.2.1 卷积层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

4.2.2 池化层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

4.2.3 全连接层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

4.2.4 卷积神经网络的基本形式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

4.3 PyTorch 卷积模块. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

4.3.1 卷积层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

4.3.2 池化层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

4.3.3 提取层结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

4.3.4 如何提取参数及自定义初始化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

4.4 卷积神经网络案例分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

4.4.1 LeNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

4.4.2 AlexNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

4.4.3 VGGNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

4.4.4 GoogLeNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

4.4.5 ResNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100

4.5 再实现MNIST 手写数字分类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

4.6 图像增强的方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

4.7 实现cifar10 分类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

第5 章循环神经网络111

5.1 循环神经网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

5.1.1 问题介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

5.1.2 循环神经网络的基本结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

5.1.3 存在的问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115

5.2 循环神经网络的变式：LSTM 与GRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116

5.2.1 LSTM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116

5.2.2 GRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119

5.2.3 收敛性问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120

5.3 循环神经网络的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122

5.3.1 PyTorch 的循环网络模块. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122

5.3.2 实例介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127

5.4 自然语言处理的应用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

5.4.1 词嵌入. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

5.4.2 词嵌入的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133

5.4.3 N Gram 模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133

5.4.4 单词预测的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134

5.4.5 词性判断. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136

5.4.6 词性判断的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137

5.5 循环神经网络的更多应用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140

5.5.1 Many to one . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140

5.5.2 Many to Many（shorter） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141

5.5.3 Seq2seq . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141

5.5.4 CNN+RNN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142

第6 章生成对抗网络144

6.1 生成模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144

6.1.1 自动编码器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145

6.1.2 变分自动编码器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150

6.2 生成对抗网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153

6.2.1 何为生成对抗网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153

6.2.2 生成对抗网络的数学原理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160

6.3 Improving GAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164

6.3.1 Wasserstein GAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164

6.3.2 Improving WGAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167

6.4 应用介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168

6.4.1 Conditional GAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168

6.4.2 Cycle GAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170

第7 章深度学习实战173

7.1 实例一——猫狗大战：运用预训练卷积神经网络进行特征提取与预测. 173

7.1.1 背景介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174

7.1.2 原理分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174

7.1.3 代码实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177

7.1.4 总结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183

7.2 实例二——Deep Dream：探索卷积神经网络眼中的世界. . . . . . . . . 183

7.2.1 原理介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184

7.2.2 预备知识：backward . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185

7.2.3 代码实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190

7.2.4 总结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195

7.3 实例三——Neural-Style：使用PyTorch 进行风格迁移. . . . . . . . . . . 196

7.3.1 背景介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196

7.3.2 原理分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197

7.3.3 代码实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199

7.3.4 总结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205

7.4 实例四——Seq2seq：通过RNN 实现简单的Neural Machine Translation . 205

7.4.1 背景介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206

7.4.2 原理分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206

7.4.3 代码实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209

7.4.4 总结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

《Python编程从入门到精通：实战驱动的思维训练》 内容简介： 这本书并非旨在介绍某个特定框架的搭建细节，而是聚焦于Python这门语言本身，通过大量贴近实际开发的案例，引导读者建立起一套扎实的编程思维体系。我们相信，掌握Python的核心思想和解决问题的能力，远比熟悉某个框架的API更为重要，也更能应对未来技术日新月异的挑战。 本书旨在为那些希望从零开始，或者希望系统性梳理Python编程基础，并将其应用于实际问题的读者提供一条清晰的学习路径。我们不追求“速成”，而是强调“精通”，通过循序渐进的讲解和深度分析，帮助读者真正理解代码背后的逻辑，培养独立解决问题的能力。 第一部分：Python基础与思维启蒙 本部分将带领读者走进Python的世界，从最基本的数据类型、变量、运算符开始，深入理解Python的动态类型特性以及其背后的内存管理机制。我们不会止步于简单的语法介绍，而是会通过一系列小巧而精炼的编程谜题，引导读者思考“为什么”以及“如何”写出更优雅、更高效的代码。 数据类型与变量的本质： 深入理解整数、浮点数、字符串、布尔值等基本数据类型的特性，以及列表、元组、字典、集合这些复合数据结构的组织方式。我们将重点讲解Python中“一切皆对象”的理念，以及变量在Python中实际扮演的角色——引用。通过对内存地址的理解，读者将不再是简单地“赋值”，而是真正理解数据在内存中的流转。 运算符与表达式的逻辑： 不仅学习加减乘除，更要理解逻辑运算符、位运算符在特定场景下的应用。我们将通过数学模型和位运算的实际示例，展示如何用Python进行高效的数值计算和数据处理。 流程控制的艺术： 条件语句（if-elif-else）和循环语句（for-while）是程序控制的核心。本书将通过设计游戏关卡、模拟现实世界流程等案例，展示如何运用流程控制语句构建复杂的逻辑。我们会特别强调如何通过优化循环和条件判断，提高程序的执行效率。 函数：代码的积木与复用： 函数是模块化编程的关键。我们将讲解函数的定义、参数传递（位置参数、关键字参数、可变参数）、返回值以及作用域。通过构建可重用的函数库，读者将学会如何将复杂问题分解成更小的、易于管理的部分，提升代码的可读性和维护性。 面向对象编程的初步探索： 类与对象的概念是现代编程的基石。本书将以动物园管理、学生信息系统等生动案例，介绍类的定义、属性、方法，以及对象的创建和使用。我们将逐步引导读者理解封装、继承和多态的基本思想，为后续深入学习打下基础。 第二部分：数据结构与算法的实战应用 本部分将Python强大的数据结构和算法工具箱展现在读者面前，并强调这些工具在解决实际问题中的威力。我们不回避算法的理论，但更侧重于通过代码实践，让读者理解算法的效率和适用场景。 列表、元组、字典、集合的深度优化： 除了基本的CRUD操作，我们将深入探讨这些数据结构的性能特点。例如，如何利用列表推导式和生成器表达式高效地创建和处理数据；如何通过哈希表原理理解字典的高效查找；如何运用集合进行去重和集合运算。 字符串的强大处理能力： Python强大的字符串处理功能是进行文本分析、数据清洗的基础。我们将学习正则表达式、字符串分割、拼接、格式化等技巧，并通过网络爬虫获取文本数据、分析日志文件等案例，展示字符串处理在实际项目中的应用。 迭代器与生成器：内存的智慧使用者： 深入理解迭代器协议，掌握如何使用生成器来处理大规模数据，避免一次性将所有数据加载到内存中，从而极大地提高程序效率和稳定性。我们将通过处理大型日志文件、生成无限序列等场景，体现生成器的强大能力。 算法的思维训练： 介绍排序算法（冒泡、选择、插入、快速、归并）和查找算法（线性查找、二分查找）的基本原理和Python实现。更重要的是，我们将引导读者思考如何根据问题场景选择最合适的算法，并初步接触时间复杂度和空间复杂度的概念，为优化程序性能打下基础。 文件IO的艺术： 学习如何读写文本文件、二进制文件，以及如何处理CSV、JSON等常见数据格式。我们将通过保存和加载程序状态、处理配置文件、进行数据持久化等案例，让读者掌握与外部文件进行交互的必备技能。 第三部分：模块化开发与第三方库的整合 本部分将带领读者走出Python语言本身，学习如何构建更大型、更复杂的项目，并充分利用Python庞大的生态系统。 模块与包的管理：组织你的代码： 学习如何创建自己的模块和包，以及如何导入和使用标准库和第三方库。我们将讲解Python的导入机制，以及如何设计清晰的模块结构，使代码易于复用和维护。 异常处理：让你的程序更健壮： 掌握try-except-finally语句，学会如何优雅地处理程序运行时可能出现的错误，避免程序崩溃。我们将通过文件读写错误、网络请求错误等实际场景，演示如何编写健壮的代码。 第三方库的探索与应用： Python拥有海量的第三方库，极大地扩展了其能力。本书将精选一些广泛应用的库，例如： 数据科学基础：NumPy与Pandas： 学习如何使用NumPy进行高效的数值计算，以及如何使用Pandas进行数据分析和处理。我们将通过实际数据集的加载、清洗、转换和可视化，展示这两个库的强大威力。 网络编程入门：Requests与BeautifulSoup： 学习如何使用Requests库发送HTTP请求，获取网页内容，并使用BeautifulSoup解析HTML，提取所需信息。我们将通过爬取新闻、商品信息等案例，让读者初步体验网络编程的乐趣。 GUI编程的初步接触：Tkinter： 简要介绍Tkinter库，让读者了解如何创建简单的图形用户界面，为日后可能涉及的桌面应用开发打下基础。 版本控制工具Git的初步实践： 学习Git的基本概念和常用命令（add, commit, push, pull），理解版本控制在团队协作和项目管理中的重要性，并指导读者如何进行本地仓库的初始化和提交。 第四部分：实战案例驱动的思维训练 本书的核心在于“实战驱动”。在每个部分，我们都会精心设计一系列贴近真实需求的案例，让读者在动手实践中巩固所学知识，并真正理解编程思维的运用。 案例一：简易命令行工具开发： 从头开始开发一个简单的文本处理工具，例如批量重命名文件、统计文件行数等。在这个过程中，读者将综合运用文件IO、字符串处理、函数和流程控制等知识。 案例二：数据分析与可视化： 利用NumPy和Pandas读取一个CSV文件，进行数据清洗、统计分析，并使用Matplotlib或其他可视化库生成图表，直观展示数据特征。 案例三：爬虫入门： 编写一个简单的网页爬虫，抓取某个网站的特定信息，并将其保存到本地文件。这将深入实践字符串处理、网络编程和数据解析。 案例四：小型游戏开发： 尝试开发一个简单的文本冒险游戏或猜数字游戏，让读者在趣味性的场景中体验编程逻辑和流程控制。 本书的特色： 强调“为什么”而不是“怎么做”： 我们不仅教你如何使用某个功能，更重要的是解释它背后的原理和设计思想。 案例驱动，学以致用： 大量贴近实际开发的案例，让读者在实践中成长，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 循序渐进，难度递增： 从最基础的概念到复杂的应用，逐步引导读者深入理解Python的精髓。 鼓励探索与独立思考： 本书不是一本“照抄手册”，而是鼓励读者在理解的基础上进行修改、扩展和创新。 注重编程思维训练： 核心目标是培养读者分析问题、拆解问题、设计解决方案的思维能力，这种能力比掌握特定技术栈更为宝贵。 通过阅读《Python编程从入门到精通：实战驱动的思维训练》，你将不仅仅是学会了一门编程语言，更重要的是，你将获得一套强大的思维工具，能够自信地面对未来的技术挑战，并在编程的世界里游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排得非常有条理，从基础到进阶，层层递进，让我这个深度学习小白也能够轻松跟上。我特别喜欢作者在讲解PyTorch框架搭建部分的处理方式。很多技术书籍在讲环境搭建时，总是给人一种“你知道了就知道，不知道就继续去查”的感觉，但这本书不同，它把每一步都拆解得非常细致，从Python环境的准备，到PyTorch的安装，再到GPU加速的配置，都有清晰的步骤和截图说明，让我这个之前对环境配置一窍不通的人，也能顺利地搭建起自己的开发环境，这让我有种“原来深度学习并没有那么难”的顿悟。而且，这本书不仅仅是教你搭建环境，更重要的是，它围绕着PyTorch这个框架，讲解了深度学习的核心概念。我之前看一些理论书，总是感觉离实际应用很远，但这本书通过大量的代码示例，把理论知识落到了实处。比如，在讲到神经网络的构建时，作者会用PyTorch的`nn.Module`来演示，你会直观地看到如何定义层，如何连接层，如何进行前向传播。学习过程中，我感觉自己不仅仅是在阅读一本技术书籍，更像是在完成一个又一个的小项目，每完成一个，我的信心就更足一分。这本书的语言也比较通俗易懂，没有过多地使用晦涩难懂的专业术语，即使遇到不太理解的地方，作者也会给出相应的解释或者类比，这让我的学习过程变得更加轻松愉快。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我眼前一亮，之前对深度学习一直抱有好奇，但总觉得门槛很高，不敢轻易上手。廖星宇的《深度学习入门之PyTorch》简直就像一束光，照亮了我前行的道路。从最基础的概念讲起，循序渐进，完全不会让人觉得枯燥乏味。作者非常注重实践，每一个理论知识点都配有清晰的代码示例，而且是用PyTorch这个当下最热门的框架来演示，这一点我觉得太赞了！我之前尝试过其他的深度学习资料，但很多都停留在理论层面，或者使用的框架已经不太主流，学起来总觉得隔靴搔痒。《深度学习入门之PyTorch》在这方面做得非常到位，我跟着书中的代码敲打、运行，看着模型一步步训练，真的有一种“从0到1”的成就感。特别是对于那些像我一样，对编程有一定基础但对深度学习一无所知的新手来说，这本书的框架搭建指南部分简直是福音。它把复杂的环境配置、依赖安装等问题都梳理得井井有条，让我能够快速搭建起属于自己的深度学习实验环境，这一点对于初学者来说，真的可以省去很多宝贵的试错时间。而且，书中对PyTorch的常用API讲解得也非常细致，例如张量（Tensor）的创建与操作、自动求导（Autograd）的原理与应用、神经网络模块（nn.Module）的设计与使用等等，都介绍得非常透彻，让我能深刻理解PyTorch的内在逻辑。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当初选择这本书，很大程度上是被“PyTorch框架搭建指南教程”这个副标题吸引了。我之前折腾过几次深度学习环境搭建，每次都踩无数的坑，什么CUDA版本不对、cuDNN版本不匹配、依赖库冲突之类的，搞得焦头烂额，直接劝退。这本书在这方面简直是我的救星！廖星宇老师在这部分的内容安排得非常合理，从最开始的Python环境准备，到PyTorch的安装（包括CPU版本和GPU版本），再到一些常用的辅助库（如NumPy, Matplotlib）的配置，都讲得非常细致，而且是手把手教学的风格。我跟着书中的步骤操作，几乎没有遇到什么阻碍，顺利地搭建好了我的第一个PyTorch开发环境。书里还给出了一些常见的错误排查方法和建议，这对于新手来说太重要了，避免了很多不必要的沮丧。除了环境搭建，书中对PyTorch的一些核心概念也做了很好的介绍，比如数据加载、模型定义、损失函数、优化器等等。虽然我之前也接触过一些深度学习的概念，但通过PyTorch这个具体的框架来理解，感觉更加直观和生动。作者没有回避PyTorch的底层实现细节，但又不会过于深奥，能够让读者在理解框架的同时，也能对深度学习的运作机制有更深层次的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的惊喜远远超出了我的预期。我原本以为它会是一本侧重于理论讲解的书籍，但事实证明，它在实践操作方面做得非常出色。《深度学习入门之PyTorch》这本书的内容安排得非常紧凑且逻辑性强。开篇就从非常基础的深度学习概念讲起，例如什么是神经网络、什么是梯度下降等，为读者打下了坚实的基础。然后，非常巧妙地引入了PyTorch这个强大的工具，并且将理论知识与实际代码相结合。书中提供的代码示例都非常经典，并且都是可以直接运行的，这让我能够立即将学到的知识应用到实践中。比如，在讲解卷积神经网络（CNN）的部分，作者不仅解释了卷积层、池化层等组件的工作原理，还提供了构建一个简单图像分类模型的完整代码，我跟着代码一步步操作，看着模型在MNIST数据集上学习，最终达到不错的准确率，那种成就感是无法言喻的。更重要的是，作者在讲解代码时，非常注重细节，解释了每一行代码的含义以及背后的原理，这让我不仅仅是“复制代码”，而是真正理解了模型是如何构建和训练的。此外，书中对模型评估、超参数调优等方面的内容也有所涉及，这些都是在实际深度学习项目开发中不可或缺的环节。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对深度学习领域充满兴趣但又相对陌生的初学者，我曾尝试过阅读不少相关的书籍和技术博客，但往往因为概念过于抽象或者代码实现过于复杂而难以深入。直到我读到廖星宇的《深度学习入门之PyTorch》，我才真正体会到“入门”的含义。这本书的行文风格非常亲切，仿佛作者在身边手把手地指导你学习。它没有一开始就抛出大量晦涩难懂的数学公式，而是从大家都能理解的例子入手，逐步引导读者进入深度学习的世界。PyTorch框架的引入也恰到好处，作者并没有将重点放在框架的API堆砌上，而是通过实际项目的演练，让读者在解决问题的过程中自然而然地掌握PyTorch的核心用法。我尤其喜欢书中关于模型构建和训练的章节，它将常见的网络结构（如全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络）的原理和实现娓娓道来，并提供了可以直接运行的示例代码。我跟着书中的例子，成功地复现了一些经典的深度学习模型，这对我来说是一个巨大的鼓舞。这本书的另一个亮点在于，它不仅关注模型的搭建，还对数据预处理、模型评估、常见问题排查等方面的内容进行了详细的阐述，这些都是保证模型取得良好效果的关键步骤，往往在其他入门书籍中会被忽略。