深度學習入門之PyTorch 廖星宇 PyTorch框架搭建指南教程書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

廖星宇 著

圖書標籤:

• 深度學習
• PyTorch
• 機器學習
• 神經網絡
• 教程
• 入門
• 廖星宇
• 框架搭建
• 書籍
• 人工智能

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121326202

商品編碼：17916397260

叢書名 ：博文視點AI係列

作 譯 者：廖星宇

齣版時間：2017-09    韆 字 數：299

版    次：01-01    頁    數：232

開    本：16開

裝    幀：

I S B N ：9787121326202     

換    版：

所屬分類：科技 >> 計算機 >> 計算機科學

紙質書定價：￥79.0

深度學習如今已經成為瞭科技領域·炙手可熱的技術，在本書中，我們將幫助你入門深度學習的領域。本書將從人工智能的介紹入手，瞭解機器學習和深度學習的基礎理論，並學習如何用PyTorch框架對模型進行搭建。通過閱讀本書，你將會學習到機器學習中的綫性迴歸和logistic迴歸，深度學習的優化方法，多層全連接神經網絡，捲積神經網絡，循環神經網絡以及生成對抗網絡，同時從零開始對PyTorch進行學習，瞭解PyTorch基礎及如何用其進行模型的搭建，·後通過實戰瞭解·前沿的研究成果和PyTorch在實際項目中的應用。

第1 章深度學習介紹1

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

1.2 數據挖掘、機器學習與深度學習. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.2.1 數據挖掘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.2.2 機器學習. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.2.3 深度學習. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1.3 學習資源與建議. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

第2 章深度學習框架11

2.1 深度學習框架介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.2 PyTorch 介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2.1 什麼是PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2.2 為何要使用PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.3 配置PyTorch 深度學習環境. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.3.1 操作係統的選擇. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.3.2 Python 開發環境的安裝. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2.3.3 PyTorch 的安裝. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

第3 章多層全連接神經網絡24

3.1 熱身：PyTorch 基礎. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

3.1.1 Tensor（張量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

3.1.2 Variable（變量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

3.1.3 Dataset（數據集） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3.1.4 nn.Module（模組） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

3.1.5 torch.optim（優化） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

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

3.2 綫性模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

3.2.1 問題介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

3.2.2 一維綫性迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

3.2.3 多維綫性迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

3.2.4 一維綫性迴歸的代碼實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

3.2.5 多項式迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.3 分類問題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.3.1 問題介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

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

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

3.3.4 二分類的Logistic 迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

3.3.5 模型的參數估計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

3.3.6 Logistic 迴歸的代碼實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

3.4 簡單的多層全連接前嚮網絡. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

3.4.1 模擬神經元. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

3.4.2 單層神經網絡的分類器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

3.4.3 激活函數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

3.4.4 神經網絡的結構. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

3.4.5 模型的錶示能力與容量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

3.5 深度學習的基石：反嚮傳播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

3.5.1 鏈式法則. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

3.5.2 反嚮傳播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

3.5.3 Sigmoid 函數舉例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

3.6 各種優化算法的變式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

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

3.6.2 梯度下降法的變式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

3.7 處理數據和訓練模型的技巧. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

3.7.1 數據預處理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

3.7.2 權重初始化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

3.7.3 防止過擬閤. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

3.8 多層全連接神經網絡實現MNIST 手寫數字分類. . . . . . . . . . . . . . 69

3.8.1 簡單的三層全連接神經網絡. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

3.8.2 添加激活函數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

3.8.3 添加批標準化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

3.8.4 訓練網絡. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

第4 章捲積神經網絡76

4.1 主要任務及起源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

4.2 捲積神經網絡的原理和結構. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

4.2.1 捲積層. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

4.2.2 池化層. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

4.2.3 全連接層. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

4.2.4 捲積神經網絡的基本形式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

4.3 PyTorch 捲積模塊. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

4.3.1 捲積層. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

4.3.2 池化層. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

4.3.3 提取層結構. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

4.3.4 如何提取參數及自定義初始化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

4.4 捲積神經網絡案例分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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 再實現MNIST 手寫數字分類. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

4.6 圖像增強的方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

4.7 實現cifar10 分類. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

第5 章循環神經網絡111

5.1 循環神經網絡. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

5.1.1 問題介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

5.1.2 循環神經網絡的基本結構. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

5.1.3 存在的問題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115

5.2 循環神經網絡的變式：LSTM 與GRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116

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

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

5.2.3 收斂性問題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120

5.3 循環神經網絡的PyTorch 實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122

5.3.1 PyTorch 的循環網絡模塊. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122

5.3.2 實例介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127

5.4 自然語言處理的應用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

5.4.1 詞嵌入. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

5.4.2 詞嵌入的PyTorch 實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133

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

5.4.4 單詞預測的PyTorch 實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134

5.4.5 詞性判斷. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136

5.4.6 詞性判斷的PyTorch 實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137

5.5 循環神經網絡的更多應用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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 章生成對抗網絡144

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

6.1.1 自動編碼器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145

6.1.2 變分自動編碼器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150

6.2 生成對抗網絡. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153

6.2.1 何為生成對抗網絡. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153

6.2.2 生成對抗網絡的數學原理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160

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

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

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

6.4 應用介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168

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

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

第7 章深度學習實戰173

7.1 實例一——貓狗大戰：運用預訓練捲積神經網絡進行特徵提取與預測. 173

7.1.1 背景介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174

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

7.1.3 代碼實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177

7.1.4 總結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183

7.2 實例二——Deep Dream：探索捲積神經網絡眼中的世界. . . . . . . . . 183

7.2.1 原理介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184

7.2.2 預備知識：backward . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185

7.2.3 代碼實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190

7.2.4 總結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195

7.3 實例三——Neural-Style：使用PyTorch 進行風格遷移. . . . . . . . . . . 196

7.3.1 背景介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196

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

7.3.3 代碼實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199

7.3.4 總結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205

7.4 實例四——Seq2seq：通過RNN 實現簡單的Neural Machine Translation . 205

7.4.1 背景介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206

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

7.4.3 代碼實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209

7.4.4 總結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

《Python編程從入門到精通：實戰驅動的思維訓練》 內容簡介： 這本書並非旨在介紹某個特定框架的搭建細節，而是聚焦於Python這門語言本身，通過大量貼近實際開發的案例，引導讀者建立起一套紮實的編程思維體係。我們相信，掌握Python的核心思想和解決問題的能力，遠比熟悉某個框架的API更為重要，也更能應對未來技術日新月異的挑戰。 本書旨在為那些希望從零開始，或者希望係統性梳理Python編程基礎，並將其應用於實際問題的讀者提供一條清晰的學習路徑。我們不追求“速成”，而是強調“精通”，通過循序漸進的講解和深度分析，幫助讀者真正理解代碼背後的邏輯，培養獨立解決問題的能力。 第一部分：Python基礎與思維啓濛 本部分將帶領讀者走進Python的世界，從最基本的數據類型、變量、運算符開始，深入理解Python的動態類型特性以及其背後的內存管理機製。我們不會止步於簡單的語法介紹，而是會通過一係列小巧而精煉的編程謎題，引導讀者思考“為什麼”以及“如何”寫齣更優雅、更高效的代碼。 數據類型與變量的本質： 深入理解整數、浮點數、字符串、布爾值等基本數據類型的特性，以及列錶、元組、字典、集閤這些復閤數據結構的組織方式。我們將重點講解Python中“一切皆對象”的理念，以及變量在Python中實際扮演的角色——引用。通過對內存地址的理解，讀者將不再是簡單地“賦值”，而是真正理解數據在內存中的流轉。 運算符與錶達式的邏輯： 不僅學習加減乘除，更要理解邏輯運算符、位運算符在特定場景下的應用。我們將通過數學模型和位運算的實際示例，展示如何用Python進行高效的數值計算和數據處理。 流程控製的藝術： 條件語句（if-elif-else）和循環語句（for-while）是程序控製的核心。本書將通過設計遊戲關卡、模擬現實世界流程等案例，展示如何運用流程控製語句構建復雜的邏輯。我們會特彆強調如何通過優化循環和條件判斷，提高程序的執行效率。 函數：代碼的積木與復用： 函數是模塊化編程的關鍵。我們將講解函數的定義、參數傳遞（位置參數、關鍵字參數、可變參數）、返迴值以及作用域。通過構建可重用的函數庫，讀者將學會如何將復雜問題分解成更小的、易於管理的部分，提升代碼的可讀性和維護性。 麵嚮對象編程的初步探索： 類與對象的概念是現代編程的基石。本書將以動物園管理、學生信息係統等生動案例，介紹類的定義、屬性、方法，以及對象的創建和使用。我們將逐步引導讀者理解封裝、繼承和多態的基本思想，為後續深入學習打下基礎。 第二部分：數據結構與算法的實戰應用 本部分將Python強大的數據結構和算法工具箱展現在讀者麵前，並強調這些工具在解決實際問題中的威力。我們不迴避算法的理論，但更側重於通過代碼實踐，讓讀者理解算法的效率和適用場景。 列錶、元組、字典、集閤的深度優化： 除瞭基本的CRUD操作，我們將深入探討這些數據結構的性能特點。例如，如何利用列錶推導式和生成器錶達式高效地創建和處理數據；如何通過哈希錶原理理解字典的高效查找；如何運用集閤進行去重和集閤運算。 字符串的強大處理能力： Python強大的字符串處理功能是進行文本分析、數據清洗的基礎。我們將學習正則錶達式、字符串分割、拼接、格式化等技巧，並通過網絡爬蟲獲取文本數據、分析日誌文件等案例，展示字符串處理在實際項目中的應用。 迭代器與生成器：內存的智慧使用者： 深入理解迭代器協議，掌握如何使用生成器來處理大規模數據，避免一次性將所有數據加載到內存中，從而極大地提高程序效率和穩定性。我們將通過處理大型日誌文件、生成無限序列等場景，體現生成器的強大能力。 算法的思維訓練： 介紹排序算法（冒泡、選擇、插入、快速、歸並）和查找算法（綫性查找、二分查找）的基本原理和Python實現。更重要的是，我們將引導讀者思考如何根據問題場景選擇最閤適的算法，並初步接觸時間復雜度和空間復雜度的概念，為優化程序性能打下基礎。 文件IO的藝術： 學習如何讀寫文本文件、二進製文件，以及如何處理CSV、JSON等常見數據格式。我們將通過保存和加載程序狀態、處理配置文件、進行數據持久化等案例，讓讀者掌握與外部文件進行交互的必備技能。 第三部分：模塊化開發與第三方庫的整閤 本部分將帶領讀者走齣Python語言本身，學習如何構建更大型、更復雜的項目，並充分利用Python龐大的生態係統。 模塊與包的管理：組織你的代碼： 學習如何創建自己的模塊和包，以及如何導入和使用標準庫和第三方庫。我們將講解Python的導入機製，以及如何設計清晰的模塊結構，使代碼易於復用和維護。 異常處理：讓你的程序更健壯： 掌握try-except-finally語句，學會如何優雅地處理程序運行時可能齣現的錯誤，避免程序崩潰。我們將通過文件讀寫錯誤、網絡請求錯誤等實際場景，演示如何編寫健壯的代碼。 第三方庫的探索與應用： Python擁有海量的第三方庫，極大地擴展瞭其能力。本書將精選一些廣泛應用的庫，例如： 數據科學基礎：NumPy與Pandas： 學習如何使用NumPy進行高效的數值計算，以及如何使用Pandas進行數據分析和處理。我們將通過實際數據集的加載、清洗、轉換和可視化，展示這兩個庫的強大威力。 網絡編程入門：Requests與BeautifulSoup： 學習如何使用Requests庫發送HTTP請求，獲取網頁內容，並使用BeautifulSoup解析HTML，提取所需信息。我們將通過爬取新聞、商品信息等案例，讓讀者初步體驗網絡編程的樂趣。 GUI編程的初步接觸：Tkinter： 簡要介紹Tkinter庫，讓讀者瞭解如何創建簡單的圖形用戶界麵，為日後可能涉及的桌麵應用開發打下基礎。 版本控製工具Git的初步實踐： 學習Git的基本概念和常用命令（add, commit, push, pull），理解版本控製在團隊協作和項目管理中的重要性，並指導讀者如何進行本地倉庫的初始化和提交。 第四部分：實戰案例驅動的思維訓練 本書的核心在於“實戰驅動”。在每個部分，我們都會精心設計一係列貼近真實需求的案例，讓讀者在動手實踐中鞏固所學知識，並真正理解編程思維的運用。 案例一：簡易命令行工具開發： 從頭開始開發一個簡單的文本處理工具，例如批量重命名文件、統計文件行數等。在這個過程中，讀者將綜閤運用文件IO、字符串處理、函數和流程控製等知識。 案例二：數據分析與可視化： 利用NumPy和Pandas讀取一個CSV文件，進行數據清洗、統計分析，並使用Matplotlib或其他可視化庫生成圖錶，直觀展示數據特徵。 案例三：爬蟲入門： 編寫一個簡單的網頁爬蟲，抓取某個網站的特定信息，並將其保存到本地文件。這將深入實踐字符串處理、網絡編程和數據解析。 案例四：小型遊戲開發： 嘗試開發一個簡單的文本冒險遊戲或猜數字遊戲，讓讀者在趣味性的場景中體驗編程邏輯和流程控製。 本書的特色： 強調“為什麼”而不是“怎麼做”： 我們不僅教你如何使用某個功能，更重要的是解釋它背後的原理和設計思想。 案例驅動，學以緻用： 大量貼近實際開發的案例，讓讀者在實踐中成長，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 循序漸進，難度遞增： 從最基礎的概念到復雜的應用，逐步引導讀者深入理解Python的精髓。 鼓勵探索與獨立思考： 本書不是一本“照抄手冊”，而是鼓勵讀者在理解的基礎上進行修改、擴展和創新。 注重編程思維訓練： 核心目標是培養讀者分析問題、拆解問題、設計解決方案的思維能力，這種能力比掌握特定技術棧更為寶貴。 通過閱讀《Python編程從入門到精通：實戰驅動的思維訓練》，你將不僅僅是學會瞭一門編程語言，更重要的是，你將獲得一套強大的思維工具，能夠自信地麵對未來的技術挑戰，並在編程的世界裏遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我眼前一亮，之前對深度學習一直抱有好奇，但總覺得門檻很高，不敢輕易上手。廖星宇的《深度學習入門之PyTorch》簡直就像一束光，照亮瞭我前行的道路。從最基礎的概念講起，循序漸進，完全不會讓人覺得枯燥乏味。作者非常注重實踐，每一個理論知識點都配有清晰的代碼示例，而且是用PyTorch這個當下最熱門的框架來演示，這一點我覺得太贊瞭！我之前嘗試過其他的深度學習資料，但很多都停留在理論層麵，或者使用的框架已經不太主流，學起來總覺得隔靴搔癢。《深度學習入門之PyTorch》在這方麵做得非常到位，我跟著書中的代碼敲打、運行，看著模型一步步訓練，真的有一種“從0到1”的成就感。特彆是對於那些像我一樣，對編程有一定基礎但對深度學習一無所知的新手來說，這本書的框架搭建指南部分簡直是福音。它把復雜的環境配置、依賴安裝等問題都梳理得井井有條，讓我能夠快速搭建起屬於自己的深度學習實驗環境，這一點對於初學者來說，真的可以省去很多寶貴的試錯時間。而且，書中對PyTorch的常用API講解得也非常細緻，例如張量（Tensor）的創建與操作、自動求導（Autograd）的原理與應用、神經網絡模塊（nn.Module）的設計與使用等等，都介紹得非常透徹，讓我能深刻理解PyTorch的內在邏輯。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的驚喜遠遠超齣瞭我的預期。我原本以為它會是一本側重於理論講解的書籍，但事實證明，它在實踐操作方麵做得非常齣色。《深度學習入門之PyTorch》這本書的內容安排得非常緊湊且邏輯性強。開篇就從非常基礎的深度學習概念講起，例如什麼是神經網絡、什麼是梯度下降等，為讀者打下瞭堅實的基礎。然後，非常巧妙地引入瞭PyTorch這個強大的工具，並且將理論知識與實際代碼相結閤。書中提供的代碼示例都非常經典，並且都是可以直接運行的，這讓我能夠立即將學到的知識應用到實踐中。比如，在講解捲積神經網絡（CNN）的部分，作者不僅解釋瞭捲積層、池化層等組件的工作原理，還提供瞭構建一個簡單圖像分類模型的完整代碼，我跟著代碼一步步操作，看著模型在MNIST數據集上學習，最終達到不錯的準確率，那種成就感是無法言喻的。更重要的是，作者在講解代碼時，非常注重細節，解釋瞭每一行代碼的含義以及背後的原理，這讓我不僅僅是“復製代碼”，而是真正理解瞭模型是如何構建和訓練的。此外，書中對模型評估、超參數調優等方麵的內容也有所涉及，這些都是在實際深度學習項目開發中不可或缺的環節。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排得非常有條理，從基礎到進階，層層遞進，讓我這個深度學習小白也能夠輕鬆跟上。我特彆喜歡作者在講解PyTorch框架搭建部分的處理方式。很多技術書籍在講環境搭建時，總是給人一種“你知道瞭就知道，不知道就繼續去查”的感覺，但這本書不同，它把每一步都拆解得非常細緻，從Python環境的準備，到PyTorch的安裝，再到GPU加速的配置，都有清晰的步驟和截圖說明，讓我這個之前對環境配置一竅不通的人，也能順利地搭建起自己的開發環境，這讓我有種“原來深度學習並沒有那麼難”的頓悟。而且，這本書不僅僅是教你搭建環境，更重要的是，它圍繞著PyTorch這個框架，講解瞭深度學習的核心概念。我之前看一些理論書，總是感覺離實際應用很遠，但這本書通過大量的代碼示例，把理論知識落到瞭實處。比如，在講到神經網絡的構建時，作者會用PyTorch的`nn.Module`來演示，你會直觀地看到如何定義層，如何連接層，如何進行前嚮傳播。學習過程中，我感覺自己不僅僅是在閱讀一本技術書籍，更像是在完成一個又一個的小項目，每完成一個，我的信心就更足一分。這本書的語言也比較通俗易懂，沒有過多地使用晦澀難懂的專業術語，即使遇到不太理解的地方，作者也會給齣相應的解釋或者類比，這讓我的學習過程變得更加輕鬆愉快。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對深度學習領域充滿興趣但又相對陌生的初學者，我曾嘗試過閱讀不少相關的書籍和技術博客，但往往因為概念過於抽象或者代碼實現過於復雜而難以深入。直到我讀到廖星宇的《深度學習入門之PyTorch》，我纔真正體會到“入門”的含義。這本書的行文風格非常親切，仿佛作者在身邊手把手地指導你學習。它沒有一開始就拋齣大量晦澀難懂的數學公式，而是從大傢都能理解的例子入手，逐步引導讀者進入深度學習的世界。PyTorch框架的引入也恰到好處，作者並沒有將重點放在框架的API堆砌上，而是通過實際項目的演練，讓讀者在解決問題的過程中自然而然地掌握PyTorch的核心用法。我尤其喜歡書中關於模型構建和訓練的章節，它將常見的網絡結構（如全連接網絡、捲積神經網絡、循環神經網絡）的原理和實現娓娓道來，並提供瞭可以直接運行的示例代碼。我跟著書中的例子，成功地復現瞭一些經典的深度學習模型，這對我來說是一個巨大的鼓舞。這本書的另一個亮點在於，它不僅關注模型的搭建，還對數據預處理、模型評估、常見問題排查等方麵的內容進行瞭詳細的闡述，這些都是保證模型取得良好效果的關鍵步驟，往往在其他入門書籍中會被忽略。

評分☆☆☆☆☆

說實話，當初選擇這本書，很大程度上是被“PyTorch框架搭建指南教程”這個副標題吸引瞭。我之前摺騰過幾次深度學習環境搭建，每次都踩無數的坑，什麼CUDA版本不對、cuDNN版本不匹配、依賴庫衝突之類的，搞得焦頭爛額，直接勸退。這本書在這方麵簡直是我的救星！廖星宇老師在這部分的內容安排得非常閤理，從最開始的Python環境準備，到PyTorch的安裝（包括CPU版本和GPU版本），再到一些常用的輔助庫（如NumPy, Matplotlib）的配置，都講得非常細緻，而且是手把手教學的風格。我跟著書中的步驟操作，幾乎沒有遇到什麼阻礙，順利地搭建好瞭我的第一個PyTorch開發環境。書裏還給齣瞭一些常見的錯誤排查方法和建議，這對於新手來說太重要瞭，避免瞭很多不必要的沮喪。除瞭環境搭建，書中對PyTorch的一些核心概念也做瞭很好的介紹，比如數據加載、模型定義、損失函數、優化器等等。雖然我之前也接觸過一些深度學習的概念，但通過PyTorch這個具體的框架來理解，感覺更加直觀和生動。作者沒有迴避PyTorch的底層實現細節，但又不會過於深奧，能夠讓讀者在理解框架的同時，也能對深度學習的運作機製有更深層次的認識。