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廖星宇 陈云 著

图书标签:

• PyTorch
• 深度学习
• 机器学习
• 人工智能
• Python
• 入门
• 实践
• 神经网络
• 模型构建
• 计算机视觉

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：YL12598

商品编码：23169449879

开本：16

出版时间：2017-09-01

页数：1

深度学习框架PyTorch 入门与实践+深度学习入门之PyTorch+深度学习轻松学 核心算法与视觉实践

深度学习框架PyTorch：入门与实践

陈云 著

定价 65.00

 

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121330773

版次：1

商品编码：12261129

品牌：Broadview

出版时间：2018-01-01

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. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 

 

深度学习轻松学：核心算法与视觉实践

基本信息

出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2017年7月1日)

平装

ISBN: 9787121317132

条形码: 9787121317132

品牌: 电子工业出版社

79.00

适读人群 ：本书适合对深度学习感兴趣的读者阅读，也适合有志于从事计算机视觉研究等领域的广大学生阅读，可作为深度学习的入门教材。

 

本书特色

 

深入剖析卷积神经网络核心：全连接层和卷积层

 

深入分析Caffe源码实现架构，了解框架背后的运行机理

 

详尽介绍网络结构与训练细节，解密复杂运算的基本原理

 

经典实践场景：图像语意分割，图像生成。GAN模型的详细分析与推导

 

样例代码采用C++和Python两种语言编写

 

语言轻松幽默易于理解，特别适合初学者快速掌握深度学习核心思想

 

《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》介绍了深度学习基本算法和视觉领域的应用实例。书中以轻松直白的语言，生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识，并深入剖析了算法的原理与本质。同时，书中还配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。除此之外，书中还介绍了深度学习在视觉领域的应用，从原理层面揭示其思路思想，帮助读者在此领域中夯实技术基础。

 

《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》十分适合对深度学习感兴趣，希望对深层模型有较深入了解的读者阅读。

 

由深度学习引发的新一轮人工智能革命已经在众多领域颠覆了人们的认知，越来越多的人加入研究深度学习的大军。本书详尽介绍了深度学习的基本知识，以及视觉领域部分前沿应用，同时深入分析了工业界十分成熟的开源框架Caffe，可以帮助读者更快地夯实深度学习基础，跟上深度学习发展的前沿。作者行文在细节上十分认真，书中内容可读性很强，非常适合入门者阅读。

 

—— 猿辅导研究总监，邓澍军

 

 

 

近年来，深度学习技术已经给学术界、工业界带来了极大的影响，本书深入浅出地介绍了深度学习基础知识与视觉应用，语言轻松幽默但不失严谨，内容既涵盖经典概念，又包括一些全新的研究成果，特别是对一些底层的具体计算方式有细致的描述，这往往是深度学习入门者忽略的，因此非常适合深度学习的初学者和进阶者阅读学习。

 

—— 今日头条 AI Lab 科学家，《推荐系统实践》作者，项亮

 

 

 

随着GPU、TPU 等专用处理芯片的发展，深度学习技术逐渐从幕后走向台前，开始向世人展现其强大的非线性映射能力。本书从神经网络的基础结构入手，深入分析了深度学习模型内部的算法细节，并总结近年来一些优秀的研究成果，非常适合有志于研究深度学习的初学者和希望快速了解深度学习基础知识与发展的研究人员阅读。

 

—— 中国科学院计算技术研究所副研究员，刘淘英

 

1 机器学习与深度学习的概念1

 

1.1 什么是机器学习 1

 

1.1.1 机器学习的形式. 2

 

1.1.2 机器学习的几个组成部分. 8

 

1.2 深度学习的逆袭 9

 

1.3 深层模型在视觉领域的应用. 13

 

1.4 本书的主要内容 15

 

1.5 总结. 17

 

2 数学与机器学习基础18

 

2.1 线性代数基础. 18

 

2.2 对称矩阵的性质 22

 

2.2.1 特征值与特征向量 22

 

2.2.2 对称矩阵的特征值和特征向量 23

 

2.2.3 对称矩阵的对角化 24

 

2.3 概率论. 25

 

2.3.1 概率与分布. 25

 

2.3.2 &大似然估计 28

 

2.4 信息论基础 31

 

2.5 KL 散度. 33

 

2.6 凸函数及其性质 37

 

2.7 机器学习基本概念. 39

 

2.8 机器学习的目标函数 42

 

2.9 总结. 44

 

3 CNN 的基石：全连接层45

 

3.1 线性部分. 45

 

3.2 非线性部分 48

 

3.3 神经网络的模样 50

 

3.4 反向传播法 55

 

3.4.1 反向传播法的计算方法. 55

 

3.4.2 反向传播法在计算上的抽象. 58

 

3.4.3 反向传播法在批量数据上的推广. 59

 

3.4.4 具体的例子. 63

 

3.5 参数初始化 65

 

3.6 总结. 68

 

4 CNN 的基石：卷积层69

 

4.1 卷积操作. 69

 

4.1.1 卷积是什么. 69

 

4.1.2 卷积层效果展示. 73

 

4.1.3 卷积层汇总了什么 76

 

4.1.4 卷积的另一种解释 77

 

4.2 卷积层的反向传播. 79

 

4.2.1 实力派解法. 80

 

4.2.2 “偶像派”解法. 84

 

4.3 ReLU 88

 

4.3.1 梯度消失问题 89

 

4.3.2 ReLU 的理论支撑. 92

 

4.3.3 ReLU 的线性性质. 93

 

4.3.4 ReLU 的不足. 93

 

4.4 总结. 94

 

4.5 参考文献. 94

 

5 Caffe 入门95

 

5.1 使用Caffe 进行深度学习训练. 96

 

5.1.1 数据预处理. 96

 

5.1.2 网络结构与模型训练的配置. 100

 

5.1.3 训练与再训练 108

 

5.1.4 训练日志分析 110

 

5.1.5 预测检验与分析. 112

 

5.1.6 性能测试 115

 

5.2 模型配置文件介绍. 117

 

5.3 Caffe 的整体结构. 122

 

5.3.1 SyncedMemory 124

 

5.3.2 Blob 125

 

5.3.3 Layer 125

 

5.3.4 Net 126

 

5.3.5 Solver 126

 

5.3.6 多GPU 训练. 127

 

5.3.7 IO 127

 

5.4 Caffe 的Layer 128

 

5.4.1 Layer 的创建——LayerRegistry 128

好的，以下是一篇关于深度学习框架PyTorch入门与实践的书籍简介，不包含您提到的具体书名，内容力求详实且自然流畅： 开启深度学习之旅：PyTorch实战指南 你是否对人工智能的飞速发展感到惊叹，渴望亲手构建能够“思考”和“学习”的智能系统？你是否在琳琅满目的深度学习工具中犹豫不决，不知道从何着手？现在，一个强大而灵活的深度学习框架——PyTorch，正为你敞开通往人工智能殿堂的大门。本书将是你踏入PyTorch世界的最佳向导，从零开始，带你深入理解深度学习的核心概念，并熟练掌握PyTorch的各项强大功能，让你能够将理论知识转化为实际可行的AI应用。 为什么选择PyTorch？ 在众多深度学习框架中，PyTorch以其极高的灵活性、易用性和强大的动态计算图特性脱颖而出，深受学术界和工业界研究人员的青睐。它不仅仅是一个工具，更是一种能够让你自由探索和创新AI模型的编程范式。 动态计算图 (Dynamic Computation Graph)： 这是PyTorch最显著的优势之一。与静态图不同，PyTorch的动态图允许你在程序运行时构建和修改计算图，这使得调试过程更加直观，也为实现复杂的、条件逻辑驱动的模型提供了极大的便利。你可以像编写普通Python代码一样编写深度学习模型，每一步的计算都会被清晰地追踪，极大地降低了学习和理解的门槛。 Pythonic 风格： PyTorch深深植根于Python生态系统，其API设计简洁、直观，与NumPy等常用科学计算库高度兼容。这意味着你无需学习一套全新的、与Python语言割裂的语法，可以直接利用你熟悉的Python编程习惯来构建和训练模型。 社区支持与生态系统： PyTorch拥有一个活跃且庞大的全球社区，这意味着你总能找到丰富的学习资源、教程、预训练模型以及解决问题的帮助。此外，围绕PyTorch也形成了日益完善的生态系统，包括用于模型部署的TorchServe，用于可视化和调试的TensorBoard，以及各种针对特定领域（如计算机视觉、自然语言处理）的库。 GPU加速： PyTorch能够无缝利用NVIDIA GPU的强大计算能力，极大地加速模型的训练和推理过程，这是处理海量数据和复杂模型所必需的。 本书将带你探索什么？ 本书的设计初衷是为深度学习初学者和有一定编程基础的读者提供一条清晰、系统的学习路径。我们避免了枯燥的理论堆砌，而是将理论知识与实践操作紧密结合，让你在动手实践中真正掌握PyTorch。 第一部分：基础篇——搭建你的深度学习基石 在这一部分，我们将为你打下坚实的PyTorch基础。 1. 深度学习概述： 在正式深入PyTorch之前，我们将简要回顾深度学习的基本概念，包括神经网络的起源、感知机、激活函数、损失函数、反向传播算法等，帮助你建立对深度学习工作原理的宏观认识。 2. PyTorch环境搭建： 从安装PyTorch及其依赖库开始，我们将指导你完成完整的开发环境配置，确保你能够顺利地运行后续的代码示例。无论是CPU还是GPU环境，我们都会提供详细的步骤。 3. Tensor：PyTorch的核心： Tensor是PyTorch中最基本的数据结构，类似于NumPy的ndarray，但支持GPU加速。我们将详细讲解Tensor的创建、操作、索引、切片、形状变换等基础知识，以及如何在CPU和GPU之间进行数据迁移。 4. Autograd：自动微分引擎： 自动微分是深度学习模型训练的关键。PyTorch的autograd模块能够自动计算张量关于特定变量的梯度。我们将深入理解autograd的工作机制，学习如何创建需要梯度的张量，如何进行梯度计算，以及如何通过梯度下降等优化算法来更新模型参数。 5. nn.Module：构建神经网络模块： PyTorch的`torch.nn`模块提供了构建神经网络所需的各种层、激活函数、损失函数等组件。我们将学习如何使用`nn.Module`来定义自己的神经网络结构，理解其父类机制、`__init__`方法和`forward`方法的设计，以及如何组合不同的模块来构建复杂的网络。 第二部分：实战篇——构建与训练你的第一个模型 掌握了基础知识后，我们将立刻进入激动人心的实践环节，运用PyTorch构建和训练真实的深度学习模型。 1. 线性回归与逻辑回归： 从最简单的模型开始，我们将使用PyTorch实现线性回归和逻辑回归。通过这两个经典例子，你将亲身体验从数据准备、模型定义、损失计算、反向传播到参数更新的完整训练流程。 2. 多层感知机 (MLP)： 学习构建更复杂的深度神经网络，如多层感知机。我们将探索如何堆叠全连接层，使用不同的激活函数，并处理更复杂的分类任务。 3. 卷积神经网络 (CNN)： 计算机视觉是深度学习最成功的应用领域之一。我们将深入讲解CNN的基本原理，包括卷积层、池化层、全连接层等，并使用PyTorch实现经典的CNN模型，如LeNet-5，并在图像数据集（如MNIST、CIFAR-10）上进行训练和评估。 4. 循环神经网络 (RNN) 与长短期记忆网络 (LSTM)： 自然语言处理和序列数据是另一个重要领域。我们将介绍RNN和LSTM的工作原理，它们如何处理序列信息，并使用PyTorch构建用于文本分类或序列预测的模型。 5. 模型评估与调优： 学习如何科学地评估模型的性能，包括准确率、精确率、召回率、F1分数等指标。我们将探讨过拟合与欠拟合的问题，以及Dropout、Batch Normalization、正则化等技术如何帮助我们提高模型的泛化能力。 6. 数据加载与预处理： 高质量的数据是模型成功的基石。我们将学习如何使用`torch.utils.data`模块，包括`Dataset`和`DataLoader`，来高效地加载和批处理数据，并讲解常用的数据增强技术。 第三部分：进阶篇——深入探索PyTorch的强大功能 在掌握了基本的模型构建和训练方法后，我们将进一步挖掘PyTorch的潜力，学习更高级的技术和应用。 1. 预训练模型与迁移学习： 很多时候，从头开始训练模型既耗时又需要大量数据。我们将学习如何利用现有的、在大型数据集上预训练好的模型（如ResNet、VGG、BERT等），通过迁移学习来快速构建高性能模型，加速开发进程。 2. 模型保存与加载： 学习如何保存训练好的模型参数和模型结构，以便后续进行推理或继续训练。 3. GPU加速的高级技巧： 深入了解如何在多GPU环境下进行模型训练，以及一些优化GPU利用率的技巧。 4. 自定义层与损失函数： 当现有的模块无法满足需求时，学习如何自定义神经网络层和损失函数，赋予模型更强的表达能力。 5. PyTorch生态系统介绍： 简要介绍PyTorch周边的一些重要工具和库，如TorchVision、TorchText、TorchAudio等，以及如何将模型部署到生产环境。 谁适合阅读本书？ 对人工智能和深度学习充满好奇的学生： 无论你是计算机科学、数学、统计学还是其他相关专业的学生，本书都将为你提供一个坚实的技术基础。 希望转向AI领域的软件工程师： 如果你具备Python编程经验，并希望将自己的技能扩展到人工智能领域，PyTorch将是一个极佳的起点。 对利用AI解决实际问题感兴趣的研究人员和开发者： 本书将提供实用的技术和方法，帮助你将研究思路转化为可执行的AI解决方案。 渴望掌握最前沿AI技术的技术爱好者： PyTorch是当前深度学习领域最受欢迎的框架之一，掌握它将使你在技术浪潮中保持领先。 本书的特色： 理论与实践并重： 在讲解核心概念的同时，每一步都配有清晰的代码示例，让你边学边练。 循序渐进的难度： 从最基础的Tensor操作到复杂的深度学习模型，难度逐步提升，确保你能稳步前进。 丰富的代码示例： 书中包含大量可运行的代码片段，覆盖了深度学习的各个关键环节。 面向实际应用： 示例代码和项目设计紧密结合实际应用场景，帮助你解决真实世界的问题。 踏上这段深度学习的旅程，你将不仅仅是学习一个框架，更是掌握一种赋能未来的强大技术。准备好让你的代码“活”起来，用PyTorch创造属于你的智能未来吧！

评分☆☆☆☆☆

作为一名 PyTorch 新手，我一直在寻找一本能帮助我从零开始理解深度学习基本概念，并能快速上手实践的书籍。在对比了几本书之后，我选择了《深度学习框架PyTorch 入门与实践》这本书。我最看重的是它“入门与实践”的定位，这意味着它不会一开始就陷入过于理论的深渊，而是会循序渐进地引导我搭建起自己的第一个深度学习模型。我期待书中能够详细讲解 PyTorch 的基本模块，例如张量的操作、自动微分的原理，以及如何构建神经网络的层。更重要的是，我希望这本书能提供足够多的实际案例，让我能够通过实际动手操作来加深理解。我希望书中能够覆盖一些常见的深度学习任务，比如图像分类、文本处理等，并指导我如何使用 PyTorch 来解决这些问题。比如，在图像分类部分，我希望能够学习到如何加载数据集，如何预处理图像，如何定义卷积神经网络（CNN）的结构，以及如何训练和评估模型。同样，在文本处理方面，我希望能了解到如何使用循环神经网络（RNN）或 Transformer 来处理序列数据，并实现一些文本生成或情感分析的任务。通过这些实践，我期望能够真正掌握 PyTorch 的核心功能，并能自信地将其应用于我自己的项目中。我还希望书中能够包含一些关于模型优化和调参的技巧，例如学习率衰减、正则化方法等，这对于提升模型性能至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对深度学习充满热情但又相对初级的学习者，《深度学习入门之PyTorch》这本书听起来是我理想的学习伙伴。我最看重的是它“入门”的承诺，这意味着它能够帮助我跨越最初的障碍，顺利地踏入 PyTorch 的世界。我希望这本书能够以一种非常友好和易于理解的方式，介绍 PyTorch 的基本概念和核心功能。从安装 PyTorch 环境开始，到讲解如何使用 PyTorch 进行数据加载、预处理，再到如何构建和训练一个简单的神经网络，我希望每一个步骤都能够清晰明了。我特别期待书中能够提供一些关于如何使用 PyTorch 来实现一些基础的机器学习模型，比如线性回归、逻辑回归，并逐步过渡到更复杂的神经网络。对于初学者来说，理解“张量”这个概念至关重要，我希望书中能够用生动的例子来解释它。同样，自动微分是 PyTorch 的核心，我希望能够通过本书深入理解其工作原理，并能熟练运用它来完成模型的训练。除了理论讲解，我更看重实际操作，所以我希望书中能够包含大量的代码示例，并且这些示例都经过精心设计，能够让我在实践中快速掌握 PyTorch 的使用技巧。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，掌握深度学习框架的关键在于“实践”。《深度学习框架PyTorch 入门与实践》这本书，正如其名，给了我这样的期待。我希望这本书能给我提供一系列由浅入深的项目，让我能够从零开始，一步步构建起复杂的深度学习模型。我期待书中能够从最基础的张量操作开始，逐步过渡到神经网络的搭建。比如，在计算机视觉方面，我希望能够通过书中的指导，完成一个图像识别项目，使用卷积神经网络（CNN）来区分不同的物体。在自然语言处理方面，我希望能够实现一个文本分类器，运用循环神经网络（RNN）或 Transformer 来理解文本的语义。更重要的是，我希望这些实践项目能够覆盖到实际应用中的一些常见挑战，例如数据集的扩充、模型的正则化、超参数的调优等等。我相信，通过亲手实现这些项目，我才能真正理解 PyTorch 的强大之处，并能够将其灵活地应用于我自己的研究或开发工作中。我还希望书中能够提供一些代码示例，并且这些代码都是可以直接运行并产生预期结果的，这样我就可以直接复制代码并进行修改和实验，极大地提高学习效率。

评分☆☆☆☆☆

我最近接触到了深度学习领域，并对 PyTorch 产生了浓厚的兴趣。《深度学习入门之PyTorch》这本书的出现，恰好填补了我当前知识上的空白。我特别喜欢它“入门”的属性，这意味着它能够帮助像我这样完全没有接触过深度学习概念的读者，快速建立起对这个领域的认知。我期待这本书能够用通俗易懂的语言解释深度学习的核心思想，比如什么是神经网络，什么是反向传播，以及这些概念是如何工作的。在 PyTorch 的具体实践方面，我希望这本书能够从最基础的安装和环境配置开始，一步步引导我熟悉 PyTorch 的基本语法和数据结构。我特别渴望了解如何在 PyTorch 中定义和训练一个简单的神经网络，比如一个用于手写数字识别的模型（MNIST）。书中应该会讲解如何加载数据集，如何构建一个多层感知机（MLP），以及如何使用损失函数和优化器来训练模型。此外，我也希望书中能够介绍一些 PyTorch 的高级特性，例如 GPU 加速、模型保存和加载等，这些都是实际应用中不可或缺的技能。我相信通过这本书的学习，我能够对深度学习有一个初步的认识，并能够独立完成一些基本的深度学习任务。

评分☆☆☆☆☆

我在深度学习的道路上已经走了不短的距离，但总感觉对 PyTorch 的理解还不够深入。《深度学习轻松学》这本书的标题立刻吸引了我，因为它承诺了一种更轻松、更易于理解的学习方式。我希望这本书能够超越简单的入门级介绍，深入探讨 PyTorch 的一些更核心、更高级的主题。比如，我希望能学习到如何在 PyTorch 中实现更复杂的网络结构，如残差网络（ResNet）、生成对抗网络（GAN）或 Transformer 模型。我对这些前沿模型一直很感兴趣，但一直苦于找不到合适的资源去深入学习。我也希望这本书能够详细讲解 PyTorch 的一些底层实现原理，例如计算图的构建和优化，以及动态图和静态图的区别。了解这些底层细节，能够帮助我更好地理解 PyTorch 的工作机制，并在遇到问题时能够更有效地进行调试。此外，我还期待书中能够提供一些关于模型部署和生产化应用的指导，例如如何将训练好的模型导出为 ONNX 格式，或者如何使用 TorchScript 来优化模型性能。这些内容对于将深度学习模型真正落地到实际业务场景至关重要。如果书中还能包含一些关于 PyTorch 生态系统中的其他库，比如 TorchVision、TorchText 或 TorchAudio 的介绍，那就更完美了。