包邮 深度学习框架PyTorch：入门与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• PyTorch
• 深度学习
• 机器学习
• 人工智能
• Python
• 神经网络
• 计算机视觉
• 自然语言处理
• 模型训练
• 实践

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121330773

商品编码：23179978900

开本：16开

出版时间：2018-01-01

页数：300

《深度学习框架PyTorch：入门与实践》 内容简介 本书是一本面向深度学习初学者和实践者的权威指南，旨在系统性地介绍强大的深度学习框架PyTorch。从基础概念到高级应用，本书将带领读者一步步掌握PyTorch的核心功能、开发流程以及解决实际问题的能力。本书的编写风格力求通俗易懂，理论与实践相结合，旨在帮助读者快速上手PyTorch，并将其应用于各种深度学习任务。 第一部分：深度学习与PyTorch基础 在正式进入PyTorch的世界之前，本书首先会回顾深度学习的基本概念，包括神经网络的原理、常见的激活函数、损失函数以及优化算法等。这部分内容将为读者打下坚实的理论基础，以便更好地理解PyTorch的设计理念和工作方式。 随后，本书将重点介绍PyTorch的核心数据结构——Tensor（张量）。Tensor是PyTorch中进行数值计算的基本单元，类似于NumPy的ndarray，但具备GPU加速能力。读者将学习如何创建、操作和转换Tensor，包括基本的算术运算、索引、切片、重塑以及各种数学函数。此外，本书还将详细讲解Tensor在GPU与CPU之间进行转移的操作，这是实现高效计算的关键。 自动求导机制是PyTorch的一大特色，它极大地简化了神经网络的训练过程。本书将深入剖析`autograd`模块，讲解Tensor的`requires_grad`属性、`backward()`函数的用法，以及如何通过计算图来理解梯度传播。读者将学会如何手动计算梯度，以及如何利用PyTorch自动完成反向传播，从而理解神经网络模型训练的底层逻辑。 第二部分：构建和训练神经网络模型 基于对Tensor和自动求导的理解，本书将开始构建神经网络模型。首先，将介绍PyTorch中定义模型的基本方式，包括使用`torch.nn.Module`基类创建自定义模型。读者将学习如何定义模型的网络层（如线性层、卷积层、循环层等），如何组织这些层构成完整的网络结构，以及如何实现`forward()`方法来定义数据的流动路径。 本书将详细讲解PyTorch提供的丰富而强大的网络层，涵盖： 线性层 (`nn.Linear`)：用于全连接网络，实现输入和输出之间的线性映射。 卷积层 (`nn.Conv2d`, `nn.Conv1d`等)：用于处理图像、序列等数据的卷积运算，是卷积神经网络（CNN）的核心。 池化层 (`nn.MaxPool2d`, `nn.AvgPool2d`等)：用于降低特征图的维度，增强模型的鲁棒性。 激活函数 (`nn.ReLU`, `nn.Sigmoid`, `nn.Tanh`等)：引入非线性，使神经网络能够学习更复杂的模式。 循环层 (`nn.RNN`, `nn.LSTM`, `nn.GRU`等)：用于处理序列数据，如自然语言处理（NLP）和时间序列预测。 注意力机制 (`nn.MultiheadAttention`等)：在序列模型中，允许模型关注输入序列的不同部分，提升性能。 在定义好模型之后，本书将转向模型的训练过程。读者将学习如何选择合适的损失函数（如交叉熵损失、均方误差损失等）来衡量模型预测的误差，以及如何选择合适的优化器（如SGD, Adam, RMSprop等）来更新模型参数，以最小化损失。 本书将详细阐述模型训练的完整流程，包括： 数据加载与预处理：使用`torch.utils.data.Dataset`和`torch.utils.data.DataLoader`来高效地加载和批量处理数据。学习数据增强技术，提高模型的泛化能力。 训练循环：实现标准的训练循环，包括前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。 评估与验证：在独立的验证集上评估模型的性能，监控过拟合和欠拟合现象。 模型保存与加载：学习如何保存训练好的模型权重，以及如何加载模型进行推理或继续训练。 第三部分：PyTorch高级特性与应用 在掌握了基础知识后，本书将深入探讨PyTorch的一些高级特性，以帮助读者构建更复杂、更强大的模型。 模型部署与推理：除了训练，模型的部署和高效推理也是实际应用中不可或缺的一环。本书将介绍如何将训练好的PyTorch模型导出为ONNX格式，以便在不同平台和框架下进行部署。同时，还将探讨模型优化技术，如模型量化和剪枝，以减小模型尺寸并提高推理速度。 迁移学习与预训练模型：迁移学习是深度学习领域一种非常有效的技术，它允许我们利用在大规模数据集上预训练好的模型来解决特定任务。本书将演示如何加载和微调（fine-tuning）PyTorch Hub和torchvision等库中提供的预训练模型，如ResNet, VGG, BERT等，从而在数据量较少的情况下也能取得优异的性能。 可解释性与可视化：理解模型的决策过程对于调试和信任模型至关重要。本书将介绍一些模型可解释性技术，例如梯度可视化（如Grad-CAM），帮助读者理解模型是如何关注输入数据的。同时，还将介绍如何使用TensorBoard或Weights & Biases等工具来可视化训练过程中的指标（如损失、准确率）和模型结构。 自定义层与损失函数：对于一些特殊的研究或应用场景，可能需要定义自定义的网络层或损失函数。本书将指导读者如何继承`nn.Module`和`nn.Module`，以创建自己的可复用组件，为模型的灵活性和扩展性提供了保障。 第四部分：PyTorch在各领域的实践 本书的最后部分将通过一系列实际案例，展示PyTorch在不同深度学习领域的应用。这些案例将结合前面介绍的理论知识和技术，帮助读者将所学知识融会贯通，并应用于实际问题。 计算机视觉 (Computer Vision)： 图像分类：使用CNN模型（如ResNet）对图像进行分类，例如识别猫狗。 目标检测：使用YOLO或Faster R-CNN等模型在图像中定位和识别目标。 图像分割：使用U-Net等模型对图像中的像素进行分类，实现精细的图像分割。 自然语言处理 (Natural Language Processing)： 文本分类：使用RNN、LSTM或Transformer模型对文本进行情感分析或主题分类。 机器翻译：构建Seq2Seq模型实现中英文或其他语言之间的机器翻译。 命名实体识别 (NER)：使用BiLSTM-CRF模型识别文本中的人名、地名、组织名等。 其他领域： 推荐系统：构建基于深度学习的推荐模型。 时间序列预测：使用RNN或LSTM模型预测股票价格或天气变化。 目标读者 本书适合以下人群： 对深度学习感兴趣，并希望学习一个强大、灵活的深度学习框架的初学者。 已有其他深度学习框架（如TensorFlow）使用经验，希望迁移到PyTorch的开发者。 希望深入理解PyTorch底层机制，并将其应用于实际项目的数据科学家、研究人员和工程师。 需要完成机器学习课程项目或进行相关学术研究的学生。 学习本书的收益 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解PyTorch的核心概念和工作原理。 熟练掌握使用PyTorch构建、训练和评估各种深度学习模型。 掌握PyTorch在计算机视觉、自然语言处理等主流领域的应用技巧。 具备独立解决实际深度学习问题的能力。 为进一步深入研究更前沿的深度学习技术奠定坚实基础。 本书力求理论严谨，实践可行，示例丰富，希望能成为读者在PyTorch学习道路上不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我眼前一亮！作为一名对深度学习充满好奇但又缺乏实践经验的新手，我一直在寻找一本能够真正带我入门的书籍。市面上充斥着各种理论性过强的教材，读起来枯燥乏味，又或者是一些碎片化的教程，难以形成系统性的知识体系。而《包邮 深度学习框架PyTorch：入门与实践》则完全颠覆了我的认知。从拿到这本书开始，我就被它清晰的逻辑和循序渐进的讲解所吸引。作者并没有一开始就抛出复杂的概念和晦涩的公式，而是从最基础的PyTorch环境搭建讲起，一步一步引导读者熟悉PyTorch的核心组件，比如张量（Tensor）的操作、自动求导机制（Autograd）等等。我尤其喜欢书中对每个概念的类比和图示，它们帮助我将抽象的理论知识转化为生动的画面，大大降低了学习的门槛。书中还穿插了大量贴合实际的案例，从简单的线性回归到稍复杂的图像识别，每一个案例都紧扣PyTorch的实际应用，让我能够边学边练，真正体会到深度学习的魅力。那种“原来深度学习可以这么简单！”的感觉，是我在这本书中最大的收获。它不仅教会了我“怎么做”，更让我理解了“为什么这么做”，为我今后深入学习和探索奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校的博士生，我的研究方向对计算能力和模型性能有着极高的要求，因此掌握一个高效的深度学习框架至关重要。我在几本关于PyTorch的书籍中犹豫不决，最终选择了《包邮 深度学习框架PyTorch：入门与实践》，事实证明这是一个明智的选择。这本书在深度上做得相当出色，它没有停留在浅尝辄止的层面，而是对PyTorch的底层原理和高级特性进行了深入的剖析。例如，书中对PyTorch的计算图、动态计算图的实现机制、以及其在GPU上的并行计算策略都有详细的讲解，这对于我理解模型的训练速度和效率至关重要。此外，书中还探讨了一些进阶话题，比如自定义层（Custom Layers）、模型优化技巧（如混合精度训练）以及模型部署的几种常见方式，这些内容对于我进行前沿性的研究非常有帮助。我尤其喜欢书中对一些经典深度学习论文中模型的PyTorch实现分析，能够帮助我更好地理解这些前沿研究背后的技术细节，并为我自己的研究提供灵感。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校研究生，主攻方向与计算机视觉相关，但之前在深度学习这块一直处于“知其然不知其所以然”的状态。参加工作后，发现PyTorch已经成为业界主流的深度学习框架之一，于是我开始寻找一本能够快速提升我PyTorch实战能力的书籍。翻阅了市面上不少同类书籍后，我最终选择了《包邮 深度学习框架PyTorch：入门与实践》。这本书的实战性绝对是我看过的同类书籍中最强的。它并没有过分强调理论推导，而是将重心放在了如何运用PyTorch来解决实际问题上。从数据预处理、模型构建、训练调优到最终的部署，书中几乎涵盖了深度学习项目的全生命周期。书中对常用深度学习模型的讲解，如CNN、RNN等，都结合了PyTorch的代码实现，而且代码风格清晰，注释详尽，非常适合我这种有一定基础但需要快速上手项目的人。我特别欣赏书中对模型训练过程中常见问题的分析和解决方案，比如过拟合、欠拟合、梯度消失等，这些都是我在项目中最常遇到的挑战，而这本书给出了非常实用的应对策略。通过阅读这本书，我不仅掌握了PyTorch的各项功能，更重要的是学会了如何将其有效地应用于实际的科研和工程项目中，极大地提高了我的工作效率和研究水平。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名已经工作多年的程序员来说，跨界进入深度学习领域无疑是一项巨大的挑战。之前接触的主要是传统的软件开发，对于机器学习、神经网络这些概念可以说是一片空白。偶然的机会，我看到了《包邮 深度学习框架PyTorch：入门与实践》这本书，抱着试试看的心态购买了。令我惊喜的是，这本书的设计思路非常适合我这种“零基础”的读者。作者非常善于将复杂的概念拆解成易于理解的小模块，并通过大量的图示和代码示例来解释。比如，它在介绍神经网络的时候，会先从一个简单的逻辑门电路入手，然后逐步引申到多层感知机，再到更复杂的卷积神经网络。这种循序渐进的方式让我能够一步一步地构建起对深度学习的认知。而且，书中对PyTorch代码的讲解也非常细致，即使我对Python不太熟悉，也能通过书中的注释和解释理解代码的逻辑。我感觉这本书就像一个经验丰富的导师，耐心而细致地引导我这个新手一步一步地探索深度学习的世界。它让我不再对这个领域感到畏惧，而是充满了探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一名自由职业者，一直对人工智能和数据科学领域充满兴趣，但苦于没有系统的学习路径。在网上浏览了许多深度学习的书籍，最终被《包邮 深度学习框架PyTorch：入门与实践》的介绍所吸引。这本书带给我的惊喜远超预期。它的最大特点在于其“实践”二字。书中不仅仅讲解了PyTorch的语法和API，更重要的是，它提供了一系列完整、可运行的项目示例。从数据加载、特征工程到模型训练、评估，每一个步骤都讲解得非常详细，并且提供了完整的代码。我跟着书中的例子，自己动手去实践，那种成就感是无与伦比的。更让我称赞的是，这本书的案例非常贴近实际应用，涵盖了图像识别、自然语言处理等多个热门领域，让我能够快速了解不同领域深度学习的应用情况。书中对代码的解释清晰易懂，即使遇到我不熟悉的库或概念，也能通过书中的提示找到解决方案。这本书极大地激发了我继续深入学习的动力，让我看到了将理论知识转化为实际应用的无限可能。