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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
• 入门
• 实践
• 神经网络
• Python
• 计算机视觉
• 自然语言处理

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：YL12599

商品编码：23169702107

开本：16

出版时间：2017-09-01

页数：1

2册 深度学习框架PyTorch 入门与实践+深度学习入门之PyTorch 廖星宇

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

 

 

掌握前沿AI技术：一套系统化深度学习实战教程 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习作为其核心驱动力，正以前所未有的速度改变着我们的世界。从智能语音助手到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，深度学习的应用场景日益广泛，对技术人才的需求也愈发迫切。如果您希望深入了解这一革命性技术，并掌握构建智能系统的核心技能，那么，这套精心编排的深度学习入门与实践教程将是您不可或缺的伙伴。 本套教程不仅涵盖了深度学习的基础理论，更聚焦于当下最流行、最强大的深度学习框架——PyTorch，为您提供从零开始的系统化学习路径。我们深知，理论的学习固然重要，但将知识转化为实际能力，离不开动手实践。因此，本教程将理论与实践紧密结合，通过大量的代码示例、案例分析和项目实战，帮助您真正理解深度学习的奥秘，并能灵活运用PyTorch框架解决实际问题。 为何选择PyTorch？ 在众多深度学习框架中，PyTorch凭借其易用性、灵活性和强大的社区支持，迅速赢得了全球开发者的青睐。它的动态计算图机制使得模型调试更加直观方便，Pythonic的语法风格降低了学习门槛，使得更多开发者能够快速上手。无论是学术研究还是工业应用，PyTorch都展现出了卓越的性能和广阔的应用前景。本教程将带您深入理解PyTorch的设计理念，掌握其核心API，并学会如何利用其强大功能构建、训练和部署各类深度学习模型。 教程内容概览： 第一部分：深度学习理论基石 在正式踏入PyTorch的实践世界之前，我们将首先为您打下坚实的理论基础。这一部分旨在帮助您建立对深度学习核心概念的清晰认识，为后续的学习和实践扫清障碍。 什么是深度学习？ 我们将从历史和概念的层面，介绍深度学习的起源、发展及其与传统机器学习的区别。您将了解到神经网络的基本结构，以及为何深层网络在处理复杂数据时表现出惊人的能力。 神经网络的数学原理： 深度学习本质上是数学的艺术。我们将深入剖析构成神经网络的数学基础，包括线性代数、微积分、概率论和统计学。您将理解感知机、激活函数、损失函数、梯度下降等核心概念的数学含义，以及它们在模型训练中的作用。 前向传播与反向传播： 这是神经网络学习的核心机制。我们将详细解释数据如何在网络中流动（前向传播），以及如何通过反向传播算法来计算和更新模型参数，从而优化模型性能。 常见的神经网络模型： 您将初步了解一些经典的神经网络架构，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。我们将阐述它们各自的特点、适用场景以及在图像识别、自然语言处理等领域的应用。 模型训练中的关键要素： 除了算法本身，数据和训练策略同样至关重要。我们将探讨数据集的划分（训练集、验证集、测试集）、过拟合与欠拟合的现象及解决方案（正则化、Dropout等）、优化器（SGD、Adam等）的选择和作用、学习率的调整策略，以及评估模型性能的常用指标。 第二部分：PyTorch实战入门 在掌握了理论基础之后，我们将正式引入PyTorch框架，通过循序渐进的方式，带您体验深度学习模型的构建与训练过程。 PyTorch核心概念： 您将学习PyTorch中的基本数据结构——张量（Tensor），以及如何进行各种张量操作。我们将详细介绍PyTorch的自动微分机制（Autograd），这是PyTorch强大之处的核心体现。 构建神经网络模块： PyTorch提供了`torch.nn`模块，方便您构建各种神经网络层和模型。您将学会如何定义自定义的网络层，以及如何将它们组合成完整的神经网络模型。 模型训练流程详解： 从数据加载、模型定义、损失函数选择、优化器配置，到训练循环的实现、模型评估和保存，我们将带领您一步步完成一个完整的模型训练流程。 数据预处理与加载： 真实世界的数据往往需要经过预处理才能用于模型训练。我们将介绍PyTorch强大的数据加载工具`DataLoader`，以及如何进行数据增强、批量处理等操作。 GPU加速： 深度学习模型训练通常需要大量的计算资源，GPU加速是必不可少的。您将学习如何将模型和数据迁移到GPU上，以大幅提升训练效率。 第三部分：经典模型与应用实践 本部分将聚焦于深度学习在不同领域的经典模型和实际应用，通过丰富的案例，让您将所学知识应用于解决具体问题。 卷积神经网络（CNN）与图像识别： CNN原理深入： 详细讲解卷积层、池化层、全连接层的原理及其在特征提取中的作用。 经典CNN架构： 介绍LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典CNN模型的设计思想和优缺点。 图像分类实战： 使用PyTorch实现经典的图像分类模型，如MNIST、CIFAR-10数据集上的分类任务。 迁移学习： 学习如何利用预训练模型进行迁移学习，快速有效地解决新的图像识别问题。 目标检测与语义分割基础： 初步了解目标检测（如Faster R-CNN、YOLO）和语义分割（如U-Net）的基本概念和实现思路。 循环神经网络（RNN）与序列数据处理： RNN原理深入： 讲解RNN如何处理序列数据，以及其在时间序列分析、自然语言处理中的应用。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 深入理解LSTM和GRU如何解决RNN的长期依赖问题。 自然语言处理（NLP）基础： 介绍词嵌入（Word Embeddings）、文本预处理等NLP基础概念。 文本分类与情感分析实战： 使用PyTorch实现文本分类和情感分析模型。 序列生成： 探索使用RNN生成文本，如简单的文本创作。 Transformer模型与现代NLP： Transformer架构： 重点讲解Transformer模型的核心组件，如自注意力机制（Self-Attention）、多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）等。 预训练模型： 介绍BERT、GPT等强大的预训练模型，以及它们在各种NLP任务中取得的巨大成功。 Fine-tuning实践： 学习如何对预训练模型进行微调，以适应特定的下游NLP任务。 生成对抗网络（GANs）基础： GANs原理： 介绍GANs的生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的工作原理，以及对抗训练过程。 简单GANs应用： 通过简单的例子，展示GANs在图像生成等方面的潜力。 模型部署与优化： 模型评估与调优： 学习更深入的模型评估方法，以及超参数调优的技巧。 模型导出与推理： 了解如何将训练好的模型导出，并在不同的环境中进行高效推理。 模型压缩与效率提升： 初步了解模型量化、剪枝等提高模型效率的技术。 谁适合学习本套教程？ 计算机科学、人工智能、数据科学领域的学生： 为您的学术研究和未来职业发展奠定坚实基础。 希望转行AI领域的开发者： 快速掌握前沿技术，开启新的职业生涯。 在职工程师和研究人员： 学习和应用最新的深度学习技术，提升工作效率和创新能力。 对人工智能充满好奇心的爱好者： 深入了解AI的运作机制，亲手构建智能系统。 学习本套教程，您将获得： 扎实的理论基础： 清晰理解深度学习的核心概念和数学原理。 精通PyTorch框架： 熟练掌握PyTorch的API，能够高效构建和训练深度学习模型。 丰富的实战经验： 通过大量代码示例和项目实战，将理论知识转化为实践技能。 解决实际问题的能力： 学会应用深度学习技术解决图像识别、自然语言处理等领域的实际问题。 掌握前沿AI技术： 站在人工智能发展的前沿，迎接未来的无限可能。 加入我们，开启您的深度学习探索之旅，用代码构建智能的未来！

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我最近在工作中遇到了一个需要用 PyTorch 来处理一些图像数据的问题，之前我对 PyTorch 了解不多，就找了这本书来学习。这本书的重点非常突出，就是“实践”。它提供的代码示例都非常实用，而且都围绕着具体的应用场景展开，比如图像分类、目标检测、图像分割等等。书中的讲解也很到位，它会一步步地告诉你如何加载数据、预处理数据、构建模型、训练模型、评估模型，以及如何进行模型优化。最让我印象深刻的是，它在讲解一些复杂的模型时，比如 Faster R-CNN 或者 Mask R-CNN，并没有直接给出复杂的代码，而是先从它们的原理出发，然后逐步拆解，让你理解其中的逻辑，最后再给出相应的代码实现。这样的讲解方式，让我能够深入理解模型的内在机制，而不是简单地复制代码。这本书还提供了一些关于数据增强和模型正则化的技巧，这些都是提升模型性能的关键。总而言之，这本书的实践性非常强，非常适合那些希望通过实际项目来学习 PyTorch 的人。

评分☆☆☆☆☆

这本书我最近刚拿到手，翻了翻前几章，感觉 PyTorch 的入门真的比想象中要容易上手一些。作者在介绍基本概念的时候，比如张量（Tensor）的操作、自动求导（Autograd）的原理，都写得相当清晰，有很多代码示例，这一点我非常喜欢。不像有些书，光讲理论，看得人云里雾里。这里面给的例子都挺贴近实际应用的，不是那种脱离实际的“hello world”。比如，它一开始就让你搭建一个简单的神经网络，处理一些基础的数据集，虽然简单，但整个流程都走通了，非常有成就感。而且，它还介绍了 PyTorch 的一些核心模块，像 `nn.Module`、`optim`、`DataLoader`，这些都是构建模型必不可少的组件。我特别关注了它对 GPU 加速的讲解，这对于深度学习来说至关重要，书中给出的配置和使用方法都很详细，让我这个初学者也能顺利地将模型放到 GPU 上跑，大大提升了训练速度。整体来说，这本书给我最大的感受就是“上手快，看得懂”，对于想要快速入门 PyTorch 的人来说，应该是个不错的选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书的优点在于它提供了一个非常全面的 PyTorch 学习路径。从最基础的张量操作，到复杂的深度学习模型构建，再到模型的训练和部署，基本上涵盖了 PyTorch 开发的整个生命周期。我尤其赞赏它在介绍 PyTorch 的一些高级特性时，比如分布式训练、模型量化等，都给出了清晰的解释和相应的代码示例。这对于想要将深度学习模型应用到大规模场景中的开发者来说，非常有帮助。书中还穿插了一些关于深度学习理论的讲解，比如反向传播算法的数学原理，梯度下降的不同优化器，这些内容虽然不是 PyTorch 的核心，但对于理解模型的训练过程至关重要。它并没有把这些理论讲得过于枯燥，而是通过结合 PyTorch 的接口，让你能更直观地看到理论是如何在实践中落地的。此外，书中的排版也很舒服，代码清晰，图文并茂，阅读起来不会感到疲劳。总的来说，这本书是一本非常扎实的 PyTorch 教材，适合那些希望深入理解 PyTorch 并将其应用于实际项目中的读者。

评分☆☆☆☆☆

我之前对深度学习一直有点摸不着头脑，感觉概念太多，公式也看得头疼。偶然间看到这本书，抱着试试看的心态买回来的。这本书的讲解方式真的让我耳目一新。它没有上来就堆砌一堆复杂的数学公式，而是通过非常直观的图示和生动的比喻来解释深度学习中的核心思想，比如卷积神经网络（CNN）是如何提取图像特征的，循环神经网络（RNN）是如何处理序列数据的，这些原本听起来很抽象的概念，通过书中的讲解，变得清晰易懂。我尤其欣赏它在介绍模型结构的时候，不仅给出了代码实现，还附带了对模型内部工作原理的细致剖析，让你知道为什么这样设计模型能起作用。书中的案例也涵盖了图像识别、自然语言处理等多个热门领域，并且提供了完整的实现代码，这对我这种喜欢动手实践的人来说，简直是福音。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，这种成就感是无与伦比的。它也强调了模型的调优和评估，这部分内容对于提高模型性能非常有帮助，让我明白了光会搭建模型是不够的，还需要知道如何让它做得更好。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书的初衷是因为看到它标题里有“深度学习入门”和“PyTorch实践”这些字眼，想着能够系统地学习一下。书的内容确实比较丰富，它不仅仅局限于 PyTorch 的基本用法，还深入探讨了一些更高级的主题。比如，它详细介绍了如何使用 PyTorch 来实现一些经典的深度学习模型，像是 AlexNet、VGG、ResNet 等等，并且还对比了这些模型在实际应用中的优劣。此外，它还涉及了一些模型部署的内容，比如如何将训练好的模型导出为 ONNX 格式，以及在不同平台上的运行方式，这对于想要将模型应用到实际产品中的开发者来说，非常有价值。书中还提到了迁移学习和微调（fine-tuning）的概念，并给出了相应的实践方法，这对于在小数据集上训练模型非常有用。我个人觉得，这本书的深度和广度都做得不错，既有入门级的讲解，也有进阶级的指导，能够满足不同层次读者的需求。它不是那种“速成”的书，而是需要花时间去理解和消化，但一旦掌握了，收获会非常大。