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廖星宇 陳雲 著

圖書標籤:

• PyTorch
• 深度學習
• 機器學習
• 人工智能
• Python
• 入門
• 實踐
• 神經網絡
• 模型構建
• 計算機視覺

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：YL12598

商品編碼：23169449879

開本：16

齣版時間：2017-09-01

頁數：1

深度學習框架PyTorch 入門與實踐+深度學習入門之PyTorch+深度學習輕鬆學 核心算法與視覺實踐

深度學習框架PyTorch：入門與實踐

陳雲 著

定價 65.00

 

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121330773

版次：1

商品編碼：12261129

品牌：Broadview

齣版時間：2018-01-01

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

 

深度學習輕鬆學：核心算法與視覺實踐

基本信息

齣版社: 電子工業齣版社; 第1版 (2017年7月1日)

平裝

ISBN: 9787121317132

條形碼: 9787121317132

品牌: 電子工業齣版社

79.00

適讀人群 ：本書適閤對深度學習感興趣的讀者閱讀，也適閤有誌於從事計算機視覺研究等領域的廣大學生閱讀，可作為深度學習的入門教材。

 

本書特色

 

深入剖析捲積神經網絡核心：全連接層和捲積層

 

深入分析Caffe源碼實現架構，瞭解框架背後的運行機理

 

詳盡介紹網絡結構與訓練細節，解密復雜運算的基本原理

 

經典實踐場景：圖像語意分割，圖像生成。GAN模型的詳細分析與推導

 

樣例代碼采用C++和Python兩種語言編寫

 

語言輕鬆幽默易於理解，特彆適閤初學者快速掌握深度學習核心思想

 

《深度學習輕鬆學：核心算法與視覺實踐》介紹瞭深度學習基本算法和視覺領域的應用實例。書中以輕鬆直白的語言，生動詳細地介紹瞭深層模型相關的基礎知識，並深入剖析瞭算法的原理與本質。同時，書中還配有大量案例與源碼，幫助讀者切實體會深度學習的核心思想和精妙之處。除此之外，書中還介紹瞭深度學習在視覺領域的應用，從原理層麵揭示其思路思想，幫助讀者在此領域中夯實技術基礎。

 

《深度學習輕鬆學：核心算法與視覺實踐》十分適閤對深度學習感興趣，希望對深層模型有較深入瞭解的讀者閱讀。

 

由深度學習引發的新一輪人工智能革命已經在眾多領域顛覆瞭人們的認知，越來越多的人加入研究深度學習的大軍。本書詳盡介紹瞭深度學習的基本知識，以及視覺領域部分前沿應用，同時深入分析瞭工業界十分成熟的開源框架Caffe，可以幫助讀者更快地夯實深度學習基礎，跟上深度學習發展的前沿。作者行文在細節上十分認真，書中內容可讀性很強，非常適閤入門者閱讀。

 

—— 猿輔導研究總監，鄧澍軍

 

 

 

近年來，深度學習技術已經給學術界、工業界帶來瞭極大的影響，本書深入淺齣地介紹瞭深度學習基礎知識與視覺應用，語言輕鬆幽默但不失嚴謹，內容既涵蓋經典概念，又包括一些全新的研究成果，特彆是對一些底層的具體計算方式有細緻的描述，這往往是深度學習入門者忽略的，因此非常適閤深度學習的初學者和進階者閱讀學習。

 

—— 今日頭條 AI Lab 科學傢，《推薦係統實踐》作者，項亮

 

 

 

隨著GPU、TPU 等專用處理芯片的發展，深度學習技術逐漸從幕後走嚮颱前，開始嚮世人展現其強大的非綫性映射能力。本書從神經網絡的基礎結構入手，深入分析瞭深度學習模型內部的算法細節，並總結近年來一些優秀的研究成果，非常適閤有誌於研究深度學習的初學者和希望快速瞭解深度學習基礎知識與發展的研究人員閱讀。

 

—— 中國科學院計算技術研究所副研究員，劉淘英

 

1 機器學習與深度學習的概念1

 

1.1 什麼是機器學習 1

 

1.1.1 機器學習的形式. 2

 

1.1.2 機器學習的幾個組成部分. 8

 

1.2 深度學習的逆襲 9

 

1.3 深層模型在視覺領域的應用. 13

 

1.4 本書的主要內容 15

 

1.5 總結. 17

 

2 數學與機器學習基礎18

 

2.1 綫性代數基礎. 18

 

2.2 對稱矩陣的性質 22

 

2.2.1 特徵值與特徵嚮量 22

 

2.2.2 對稱矩陣的特徵值和特徵嚮量 23

 

2.2.3 對稱矩陣的對角化 24

 

2.3 概率論. 25

 

2.3.1 概率與分布. 25

 

2.3.2 &大似然估計 28

 

2.4 信息論基礎 31

 

2.5 KL 散度. 33

 

2.6 凸函數及其性質 37

 

2.7 機器學習基本概念. 39

 

2.8 機器學習的目標函數 42

 

2.9 總結. 44

 

3 CNN 的基石：全連接層45

 

3.1 綫性部分. 45

 

3.2 非綫性部分 48

 

3.3 神經網絡的模樣 50

 

3.4 反嚮傳播法 55

 

3.4.1 反嚮傳播法的計算方法. 55

 

3.4.2 反嚮傳播法在計算上的抽象. 58

 

3.4.3 反嚮傳播法在批量數據上的推廣. 59

 

3.4.4 具體的例子. 63

 

3.5 參數初始化 65

 

3.6 總結. 68

 

4 CNN 的基石：捲積層69

 

4.1 捲積操作. 69

 

4.1.1 捲積是什麼. 69

 

4.1.2 捲積層效果展示. 73

 

4.1.3 捲積層匯總瞭什麼 76

 

4.1.4 捲積的另一種解釋 77

 

4.2 捲積層的反嚮傳播. 79

 

4.2.1 實力派解法. 80

 

4.2.2 “偶像派”解法. 84

 

4.3 ReLU 88

 

4.3.1 梯度消失問題 89

 

4.3.2 ReLU 的理論支撐. 92

 

4.3.3 ReLU 的綫性性質. 93

 

4.3.4 ReLU 的不足. 93

 

4.4 總結. 94

 

4.5 參考文獻. 94

 

5 Caffe 入門95

 

5.1 使用Caffe 進行深度學習訓練. 96

 

5.1.1 數據預處理. 96

 

5.1.2 網絡結構與模型訓練的配置. 100

 

5.1.3 訓練與再訓練 108

 

5.1.4 訓練日誌分析 110

 

5.1.5 預測檢驗與分析. 112

 

5.1.6 性能測試 115

 

5.2 模型配置文件介紹. 117

 

5.3 Caffe 的整體結構. 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 訓練. 127

 

5.3.7 IO 127

 

5.4 Caffe 的Layer 128

 

5.4.1 Layer 的創建——LayerRegistry 128

好的，以下是一篇關於深度學習框架PyTorch入門與實踐的書籍簡介，不包含您提到的具體書名，內容力求詳實且自然流暢： 開啓深度學習之旅：PyTorch實戰指南 你是否對人工智能的飛速發展感到驚嘆，渴望親手構建能夠“思考”和“學習”的智能係統？你是否在琳琅滿目的深度學習工具中猶豫不決，不知道從何著手？現在，一個強大而靈活的深度學習框架——PyTorch，正為你敞開通往人工智能殿堂的大門。本書將是你踏入PyTorch世界的最佳嚮導，從零開始，帶你深入理解深度學習的核心概念，並熟練掌握PyTorch的各項強大功能，讓你能夠將理論知識轉化為實際可行的AI應用。 為什麼選擇PyTorch？ 在眾多深度學習框架中，PyTorch以其極高的靈活性、易用性和強大的動態計算圖特性脫穎而齣，深受學術界和工業界研究人員的青睞。它不僅僅是一個工具，更是一種能夠讓你自由探索和創新AI模型的編程範式。 動態計算圖 (Dynamic Computation Graph)： 這是PyTorch最顯著的優勢之一。與靜態圖不同，PyTorch的動態圖允許你在程序運行時構建和修改計算圖，這使得調試過程更加直觀，也為實現復雜的、條件邏輯驅動的模型提供瞭極大的便利。你可以像編寫普通Python代碼一樣編寫深度學習模型，每一步的計算都會被清晰地追蹤，極大地降低瞭學習和理解的門檻。 Pythonic 風格： PyTorch深深植根於Python生態係統，其API設計簡潔、直觀，與NumPy等常用科學計算庫高度兼容。這意味著你無需學習一套全新的、與Python語言割裂的語法，可以直接利用你熟悉的Python編程習慣來構建和訓練模型。 社區支持與生態係統： PyTorch擁有一個活躍且龐大的全球社區，這意味著你總能找到豐富的學習資源、教程、預訓練模型以及解決問題的幫助。此外，圍繞PyTorch也形成瞭日益完善的生態係統，包括用於模型部署的TorchServe，用於可視化和調試的TensorBoard，以及各種針對特定領域（如計算機視覺、自然語言處理）的庫。 GPU加速： PyTorch能夠無縫利用NVIDIA GPU的強大計算能力，極大地加速模型的訓練和推理過程，這是處理海量數據和復雜模型所必需的。 本書將帶你探索什麼？ 本書的設計初衷是為深度學習初學者和有一定編程基礎的讀者提供一條清晰、係統的學習路徑。我們避免瞭枯燥的理論堆砌，而是將理論知識與實踐操作緊密結閤，讓你在動手實踐中真正掌握PyTorch。 第一部分：基礎篇——搭建你的深度學習基石 在這一部分，我們將為你打下堅實的PyTorch基礎。 1. 深度學習概述： 在正式深入PyTorch之前，我們將簡要迴顧深度學習的基本概念，包括神經網絡的起源、感知機、激活函數、損失函數、反嚮傳播算法等，幫助你建立對深度學習工作原理的宏觀認識。 2. PyTorch環境搭建： 從安裝PyTorch及其依賴庫開始，我們將指導你完成完整的開發環境配置，確保你能夠順利地運行後續的代碼示例。無論是CPU還是GPU環境，我們都會提供詳細的步驟。 3. Tensor：PyTorch的核心： Tensor是PyTorch中最基本的數據結構，類似於NumPy的ndarray，但支持GPU加速。我們將詳細講解Tensor的創建、操作、索引、切片、形狀變換等基礎知識，以及如何在CPU和GPU之間進行數據遷移。 4. Autograd：自動微分引擎： 自動微分是深度學習模型訓練的關鍵。PyTorch的autograd模塊能夠自動計算張量關於特定變量的梯度。我們將深入理解autograd的工作機製，學習如何創建需要梯度的張量，如何進行梯度計算，以及如何通過梯度下降等優化算法來更新模型參數。 5. nn.Module：構建神經網絡模塊： PyTorch的`torch.nn`模塊提供瞭構建神經網絡所需的各種層、激活函數、損失函數等組件。我們將學習如何使用`nn.Module`來定義自己的神經網絡結構，理解其父類機製、`__init__`方法和`forward`方法的設計，以及如何組閤不同的模塊來構建復雜的網絡。 第二部分：實戰篇——構建與訓練你的第一個模型 掌握瞭基礎知識後，我們將立刻進入激動人心的實踐環節，運用PyTorch構建和訓練真實的深度學習模型。 1. 綫性迴歸與邏輯迴歸： 從最簡單的模型開始，我們將使用PyTorch實現綫性迴歸和邏輯迴歸。通過這兩個經典例子，你將親身體驗從數據準備、模型定義、損失計算、反嚮傳播到參數更新的完整訓練流程。 2. 多層感知機 (MLP)： 學習構建更復雜的深度神經網絡，如多層感知機。我們將探索如何堆疊全連接層，使用不同的激活函數，並處理更復雜的分類任務。 3. 捲積神經網絡 (CNN)： 計算機視覺是深度學習最成功的應用領域之一。我們將深入講解CNN的基本原理，包括捲積層、池化層、全連接層等，並使用PyTorch實現經典的CNN模型，如LeNet-5，並在圖像數據集（如MNIST、CIFAR-10）上進行訓練和評估。 4. 循環神經網絡 (RNN) 與長短期記憶網絡 (LSTM)： 自然語言處理和序列數據是另一個重要領域。我們將介紹RNN和LSTM的工作原理，它們如何處理序列信息，並使用PyTorch構建用於文本分類或序列預測的模型。 5. 模型評估與調優： 學習如何科學地評估模型的性能，包括準確率、精確率、召迴率、F1分數等指標。我們將探討過擬閤與欠擬閤的問題，以及Dropout、Batch Normalization、正則化等技術如何幫助我們提高模型的泛化能力。 6. 數據加載與預處理： 高質量的數據是模型成功的基石。我們將學習如何使用`torch.utils.data`模塊，包括`Dataset`和`DataLoader`，來高效地加載和批處理數據，並講解常用的數據增強技術。 第三部分：進階篇——深入探索PyTorch的強大功能 在掌握瞭基本的模型構建和訓練方法後，我們將進一步挖掘PyTorch的潛力，學習更高級的技術和應用。 1. 預訓練模型與遷移學習： 很多時候，從頭開始訓練模型既耗時又需要大量數據。我們將學習如何利用現有的、在大型數據集上預訓練好的模型（如ResNet、VGG、BERT等），通過遷移學習來快速構建高性能模型，加速開發進程。 2. 模型保存與加載： 學習如何保存訓練好的模型參數和模型結構，以便後續進行推理或繼續訓練。 3. GPU加速的高級技巧： 深入瞭解如何在多GPU環境下進行模型訓練，以及一些優化GPU利用率的技巧。 4. 自定義層與損失函數： 當現有的模塊無法滿足需求時，學習如何自定義神經網絡層和損失函數，賦予模型更強的錶達能力。 5. PyTorch生態係統介紹： 簡要介紹PyTorch周邊的一些重要工具和庫，如TorchVision、TorchText、TorchAudio等，以及如何將模型部署到生産環境。 誰適閤閱讀本書？ 對人工智能和深度學習充滿好奇的學生： 無論你是計算機科學、數學、統計學還是其他相關專業的學生，本書都將為你提供一個堅實的技術基礎。 希望轉嚮AI領域的軟件工程師： 如果你具備Python編程經驗，並希望將自己的技能擴展到人工智能領域，PyTorch將是一個極佳的起點。 對利用AI解決實際問題感興趣的研究人員和開發者： 本書將提供實用的技術和方法，幫助你將研究思路轉化為可執行的AI解決方案。 渴望掌握最前沿AI技術的技術愛好者： PyTorch是當前深度學習領域最受歡迎的框架之一，掌握它將使你在技術浪潮中保持領先。 本書的特色： 理論與實踐並重： 在講解核心概念的同時，每一步都配有清晰的代碼示例，讓你邊學邊練。 循序漸進的難度： 從最基礎的Tensor操作到復雜的深度學習模型，難度逐步提升，確保你能穩步前進。 豐富的代碼示例： 書中包含大量可運行的代碼片段，覆蓋瞭深度學習的各個關鍵環節。 麵嚮實際應用： 示例代碼和項目設計緊密結閤實際應用場景，幫助你解決真實世界的問題。 踏上這段深度學習的旅程，你將不僅僅是學習一個框架，更是掌握一種賦能未來的強大技術。準備好讓你的代碼“活”起來，用PyTorch創造屬於你的智能未來吧！

評分☆☆☆☆☆

作為一名 PyTorch 新手，我一直在尋找一本能幫助我從零開始理解深度學習基本概念，並能快速上手實踐的書籍。在對比瞭幾本書之後，我選擇瞭《深度學習框架PyTorch 入門與實踐》這本書。我最看重的是它“入門與實踐”的定位，這意味著它不會一開始就陷入過於理論的深淵，而是會循序漸進地引導我搭建起自己的第一個深度學習模型。我期待書中能夠詳細講解 PyTorch 的基本模塊，例如張量的操作、自動微分的原理，以及如何構建神經網絡的層。更重要的是，我希望這本書能提供足夠多的實際案例，讓我能夠通過實際動手操作來加深理解。我希望書中能夠覆蓋一些常見的深度學習任務，比如圖像分類、文本處理等，並指導我如何使用 PyTorch 來解決這些問題。比如，在圖像分類部分，我希望能夠學習到如何加載數據集，如何預處理圖像，如何定義捲積神經網絡（CNN）的結構，以及如何訓練和評估模型。同樣，在文本處理方麵，我希望能瞭解到如何使用循環神經網絡（RNN）或 Transformer 來處理序列數據，並實現一些文本生成或情感分析的任務。通過這些實踐，我期望能夠真正掌握 PyTorch 的核心功能，並能自信地將其應用於我自己的項目中。我還希望書中能夠包含一些關於模型優化和調參的技巧，例如學習率衰減、正則化方法等，這對於提升模型性能至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我最近接觸到瞭深度學習領域，並對 PyTorch 産生瞭濃厚的興趣。《深度學習入門之PyTorch》這本書的齣現，恰好填補瞭我當前知識上的空白。我特彆喜歡它“入門”的屬性，這意味著它能夠幫助像我這樣完全沒有接觸過深度學習概念的讀者，快速建立起對這個領域的認知。我期待這本書能夠用通俗易懂的語言解釋深度學習的核心思想，比如什麼是神經網絡，什麼是反嚮傳播，以及這些概念是如何工作的。在 PyTorch 的具體實踐方麵，我希望這本書能夠從最基礎的安裝和環境配置開始，一步步引導我熟悉 PyTorch 的基本語法和數據結構。我特彆渴望瞭解如何在 PyTorch 中定義和訓練一個簡單的神經網絡，比如一個用於手寫數字識彆的模型（MNIST）。書中應該會講解如何加載數據集，如何構建一個多層感知機（MLP），以及如何使用損失函數和優化器來訓練模型。此外，我也希望書中能夠介紹一些 PyTorch 的高級特性，例如 GPU 加速、模型保存和加載等，這些都是實際應用中不可或缺的技能。我相信通過這本書的學習，我能夠對深度學習有一個初步的認識，並能夠獨立完成一些基本的深度學習任務。

評分☆☆☆☆☆

我在深度學習的道路上已經走瞭不短的距離，但總感覺對 PyTorch 的理解還不夠深入。《深度學習輕鬆學》這本書的標題立刻吸引瞭我，因為它承諾瞭一種更輕鬆、更易於理解的學習方式。我希望這本書能夠超越簡單的入門級介紹，深入探討 PyTorch 的一些更核心、更高級的主題。比如，我希望能學習到如何在 PyTorch 中實現更復雜的網絡結構，如殘差網絡（ResNet）、生成對抗網絡（GAN）或 Transformer 模型。我對這些前沿模型一直很感興趣，但一直苦於找不到閤適的資源去深入學習。我也希望這本書能夠詳細講解 PyTorch 的一些底層實現原理，例如計算圖的構建和優化，以及動態圖和靜態圖的區彆。瞭解這些底層細節，能夠幫助我更好地理解 PyTorch 的工作機製，並在遇到問題時能夠更有效地進行調試。此外，我還期待書中能夠提供一些關於模型部署和生産化應用的指導，例如如何將訓練好的模型導齣為 ONNX 格式，或者如何使用 TorchScript 來優化模型性能。這些內容對於將深度學習模型真正落地到實際業務場景至關重要。如果書中還能包含一些關於 PyTorch 生態係統中的其他庫，比如 TorchVision、TorchText 或 TorchAudio 的介紹，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，掌握深度學習框架的關鍵在於“實踐”。《深度學習框架PyTorch 入門與實踐》這本書，正如其名，給瞭我這樣的期待。我希望這本書能給我提供一係列由淺入深的項目，讓我能夠從零開始，一步步構建起復雜的深度學習模型。我期待書中能夠從最基礎的張量操作開始，逐步過渡到神經網絡的搭建。比如，在計算機視覺方麵，我希望能夠通過書中的指導，完成一個圖像識彆項目，使用捲積神經網絡（CNN）來區分不同的物體。在自然語言處理方麵，我希望能夠實現一個文本分類器，運用循環神經網絡（RNN）或 Transformer 來理解文本的語義。更重要的是，我希望這些實踐項目能夠覆蓋到實際應用中的一些常見挑戰，例如數據集的擴充、模型的正則化、超參數的調優等等。我相信，通過親手實現這些項目，我纔能真正理解 PyTorch 的強大之處，並能夠將其靈活地應用於我自己的研究或開發工作中。我還希望書中能夠提供一些代碼示例，並且這些代碼都是可以直接運行並産生預期結果的，這樣我就可以直接復製代碼並進行修改和實驗，極大地提高學習效率。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對深度學習充滿熱情但又相對初級的學習者，《深度學習入門之PyTorch》這本書聽起來是我理想的學習夥伴。我最看重的是它“入門”的承諾，這意味著它能夠幫助我跨越最初的障礙，順利地踏入 PyTorch 的世界。我希望這本書能夠以一種非常友好和易於理解的方式，介紹 PyTorch 的基本概念和核心功能。從安裝 PyTorch 環境開始，到講解如何使用 PyTorch 進行數據加載、預處理，再到如何構建和訓練一個簡單的神經網絡，我希望每一個步驟都能夠清晰明瞭。我特彆期待書中能夠提供一些關於如何使用 PyTorch 來實現一些基礎的機器學習模型，比如綫性迴歸、邏輯迴歸，並逐步過渡到更復雜的神經網絡。對於初學者來說，理解“張量”這個概念至關重要，我希望書中能夠用生動的例子來解釋它。同樣，自動微分是 PyTorch 的核心，我希望能夠通過本書深入理解其工作原理，並能熟練運用它來完成模型的訓練。除瞭理論講解，我更看重實際操作，所以我希望書中能夠包含大量的代碼示例，並且這些示例都經過精心設計，能夠讓我在實踐中快速掌握 PyTorch 的使用技巧。