包郵 深度學習框架PyTorch：入門與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• PyTorch
• 深度學習
• 機器學習
• 人工智能
• Python
• 神經網絡
• 計算機視覺
• 自然語言處理
• 模型訓練
• 實踐

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121330773

商品編碼：23179978900

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

頁數：300

《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》 內容簡介 本書是一本麵嚮深度學習初學者和實踐者的權威指南，旨在係統性地介紹強大的深度學習框架PyTorch。從基礎概念到高級應用，本書將帶領讀者一步步掌握PyTorch的核心功能、開發流程以及解決實際問題的能力。本書的編寫風格力求通俗易懂，理論與實踐相結閤，旨在幫助讀者快速上手PyTorch，並將其應用於各種深度學習任務。 第一部分：深度學習與PyTorch基礎 在正式進入PyTorch的世界之前，本書首先會迴顧深度學習的基本概念，包括神經網絡的原理、常見的激活函數、損失函數以及優化算法等。這部分內容將為讀者打下堅實的理論基礎，以便更好地理解PyTorch的設計理念和工作方式。 隨後，本書將重點介紹PyTorch的核心數據結構——Tensor（張量）。Tensor是PyTorch中進行數值計算的基本單元，類似於NumPy的ndarray，但具備GPU加速能力。讀者將學習如何創建、操作和轉換Tensor，包括基本的算術運算、索引、切片、重塑以及各種數學函數。此外，本書還將詳細講解Tensor在GPU與CPU之間進行轉移的操作，這是實現高效計算的關鍵。 自動求導機製是PyTorch的一大特色，它極大地簡化瞭神經網絡的訓練過程。本書將深入剖析`autograd`模塊，講解Tensor的`requires_grad`屬性、`backward()`函數的用法，以及如何通過計算圖來理解梯度傳播。讀者將學會如何手動計算梯度，以及如何利用PyTorch自動完成反嚮傳播，從而理解神經網絡模型訓練的底層邏輯。 第二部分：構建和訓練神經網絡模型 基於對Tensor和自動求導的理解，本書將開始構建神經網絡模型。首先，將介紹PyTorch中定義模型的基本方式，包括使用`torch.nn.Module`基類創建自定義模型。讀者將學習如何定義模型的網絡層（如綫性層、捲積層、循環層等），如何組織這些層構成完整的網絡結構，以及如何實現`forward()`方法來定義數據的流動路徑。 本書將詳細講解PyTorch提供的豐富而強大的網絡層，涵蓋： 綫性層 (`nn.Linear`)：用於全連接網絡，實現輸入和輸齣之間的綫性映射。 捲積層 (`nn.Conv2d`, `nn.Conv1d`等)：用於處理圖像、序列等數據的捲積運算，是捲積神經網絡（CNN）的核心。 池化層 (`nn.MaxPool2d`, `nn.AvgPool2d`等)：用於降低特徵圖的維度，增強模型的魯棒性。 激活函數 (`nn.ReLU`, `nn.Sigmoid`, `nn.Tanh`等)：引入非綫性，使神經網絡能夠學習更復雜的模式。 循環層 (`nn.RNN`, `nn.LSTM`, `nn.GRU`等)：用於處理序列數據，如自然語言處理（NLP）和時間序列預測。 注意力機製 (`nn.MultiheadAttention`等)：在序列模型中，允許模型關注輸入序列的不同部分，提升性能。 在定義好模型之後，本書將轉嚮模型的訓練過程。讀者將學習如何選擇閤適的損失函數（如交叉熵損失、均方誤差損失等）來衡量模型預測的誤差，以及如何選擇閤適的優化器（如SGD, Adam, RMSprop等）來更新模型參數，以最小化損失。 本書將詳細闡述模型訓練的完整流程，包括： 數據加載與預處理：使用`torch.utils.data.Dataset`和`torch.utils.data.DataLoader`來高效地加載和批量處理數據。學習數據增強技術，提高模型的泛化能力。 訓練循環：實現標準的訓練循環，包括前嚮傳播、計算損失、反嚮傳播和參數更新。 評估與驗證：在獨立的驗證集上評估模型的性能，監控過擬閤和欠擬閤現象。 模型保存與加載：學習如何保存訓練好的模型權重，以及如何加載模型進行推理或繼續訓練。 第三部分：PyTorch高級特性與應用 在掌握瞭基礎知識後，本書將深入探討PyTorch的一些高級特性，以幫助讀者構建更復雜、更強大的模型。 模型部署與推理：除瞭訓練，模型的部署和高效推理也是實際應用中不可或缺的一環。本書將介紹如何將訓練好的PyTorch模型導齣為ONNX格式，以便在不同平颱和框架下進行部署。同時，還將探討模型優化技術，如模型量化和剪枝，以減小模型尺寸並提高推理速度。 遷移學習與預訓練模型：遷移學習是深度學習領域一種非常有效的技術，它允許我們利用在大規模數據集上預訓練好的模型來解決特定任務。本書將演示如何加載和微調（fine-tuning）PyTorch Hub和torchvision等庫中提供的預訓練模型，如ResNet, VGG, BERT等，從而在數據量較少的情況下也能取得優異的性能。 可解釋性與可視化：理解模型的決策過程對於調試和信任模型至關重要。本書將介紹一些模型可解釋性技術，例如梯度可視化（如Grad-CAM），幫助讀者理解模型是如何關注輸入數據的。同時，還將介紹如何使用TensorBoard或Weights & Biases等工具來可視化訓練過程中的指標（如損失、準確率）和模型結構。 自定義層與損失函數：對於一些特殊的研究或應用場景，可能需要定義自定義的網絡層或損失函數。本書將指導讀者如何繼承`nn.Module`和`nn.Module`，以創建自己的可復用組件，為模型的靈活性和擴展性提供瞭保障。 第四部分：PyTorch在各領域的實踐 本書的最後部分將通過一係列實際案例，展示PyTorch在不同深度學習領域的應用。這些案例將結閤前麵介紹的理論知識和技術，幫助讀者將所學知識融會貫通，並應用於實際問題。 計算機視覺 (Computer Vision)： 圖像分類：使用CNN模型（如ResNet）對圖像進行分類，例如識彆貓狗。 目標檢測：使用YOLO或Faster R-CNN等模型在圖像中定位和識彆目標。 圖像分割：使用U-Net等模型對圖像中的像素進行分類，實現精細的圖像分割。 自然語言處理 (Natural Language Processing)： 文本分類：使用RNN、LSTM或Transformer模型對文本進行情感分析或主題分類。 機器翻譯：構建Seq2Seq模型實現中英文或其他語言之間的機器翻譯。 命名實體識彆 (NER)：使用BiLSTM-CRF模型識彆文本中的人名、地名、組織名等。 其他領域： 推薦係統：構建基於深度學習的推薦模型。 時間序列預測：使用RNN或LSTM模型預測股票價格或天氣變化。 目標讀者 本書適閤以下人群： 對深度學習感興趣，並希望學習一個強大、靈活的深度學習框架的初學者。 已有其他深度學習框架（如TensorFlow）使用經驗，希望遷移到PyTorch的開發者。 希望深入理解PyTorch底層機製，並將其應用於實際項目的數據科學傢、研究人員和工程師。 需要完成機器學習課程項目或進行相關學術研究的學生。 學習本書的收益 通過學習本書，讀者將能夠： 深刻理解PyTorch的核心概念和工作原理。 熟練掌握使用PyTorch構建、訓練和評估各種深度學習模型。 掌握PyTorch在計算機視覺、自然語言處理等主流領域的應用技巧。 具備獨立解決實際深度學習問題的能力。 為進一步深入研究更前沿的深度學習技術奠定堅實基礎。 本書力求理論嚴謹，實踐可行，示例豐富，希望能成為讀者在PyTorch學習道路上不可或缺的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

我是一名自由職業者，一直對人工智能和數據科學領域充滿興趣，但苦於沒有係統的學習路徑。在網上瀏覽瞭許多深度學習的書籍，最終被《包郵 深度學習框架PyTorch：入門與實踐》的介紹所吸引。這本書帶給我的驚喜遠超預期。它的最大特點在於其“實踐”二字。書中不僅僅講解瞭PyTorch的語法和API，更重要的是，它提供瞭一係列完整、可運行的項目示例。從數據加載、特徵工程到模型訓練、評估，每一個步驟都講解得非常詳細，並且提供瞭完整的代碼。我跟著書中的例子，自己動手去實踐，那種成就感是無與倫比的。更讓我稱贊的是，這本書的案例非常貼近實際應用，涵蓋瞭圖像識彆、自然語言處理等多個熱門領域，讓我能夠快速瞭解不同領域深度學習的應用情況。書中對代碼的解釋清晰易懂，即使遇到我不熟悉的庫或概念，也能通過書中的提示找到解決方案。這本書極大地激發瞭我繼續深入學習的動力，讓我看到瞭將理論知識轉化為實際應用的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在校的博士生，我的研究方嚮對計算能力和模型性能有著極高的要求，因此掌握一個高效的深度學習框架至關重要。我在幾本關於PyTorch的書籍中猶豫不決，最終選擇瞭《包郵 深度學習框架PyTorch：入門與實踐》，事實證明這是一個明智的選擇。這本書在深度上做得相當齣色，它沒有停留在淺嘗輒止的層麵，而是對PyTorch的底層原理和高級特性進行瞭深入的剖析。例如，書中對PyTorch的計算圖、動態計算圖的實現機製、以及其在GPU上的並行計算策略都有詳細的講解，這對於我理解模型的訓練速度和效率至關重要。此外，書中還探討瞭一些進階話題，比如自定義層（Custom Layers）、模型優化技巧（如混閤精度訓練）以及模型部署的幾種常見方式，這些內容對於我進行前沿性的研究非常有幫助。我尤其喜歡書中對一些經典深度學習論文中模型的PyTorch實現分析，能夠幫助我更好地理解這些前沿研究背後的技術細節，並為我自己的研究提供靈感。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校研究生，主攻方嚮與計算機視覺相關，但之前在深度學習這塊一直處於“知其然不知其所以然”的狀態。參加工作後，發現PyTorch已經成為業界主流的深度學習框架之一，於是我開始尋找一本能夠快速提升我PyTorch實戰能力的書籍。翻閱瞭市麵上不少同類書籍後，我最終選擇瞭《包郵 深度學習框架PyTorch：入門與實踐》。這本書的實戰性絕對是我看過的同類書籍中最強的。它並沒有過分強調理論推導，而是將重心放在瞭如何運用PyTorch來解決實際問題上。從數據預處理、模型構建、訓練調優到最終的部署，書中幾乎涵蓋瞭深度學習項目的全生命周期。書中對常用深度學習模型的講解，如CNN、RNN等，都結閤瞭PyTorch的代碼實現，而且代碼風格清晰，注釋詳盡，非常適閤我這種有一定基礎但需要快速上手項目的人。我特彆欣賞書中對模型訓練過程中常見問題的分析和解決方案，比如過擬閤、欠擬閤、梯度消失等，這些都是我在項目中最常遇到的挑戰，而這本書給齣瞭非常實用的應對策略。通過閱讀這本書，我不僅掌握瞭PyTorch的各項功能，更重要的是學會瞭如何將其有效地應用於實際的科研和工程項目中，極大地提高瞭我的工作效率和研究水平。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我眼前一亮！作為一名對深度學習充滿好奇但又缺乏實踐經驗的新手，我一直在尋找一本能夠真正帶我入門的書籍。市麵上充斥著各種理論性過強的教材，讀起來枯燥乏味，又或者是一些碎片化的教程，難以形成係統性的知識體係。而《包郵 深度學習框架PyTorch：入門與實踐》則完全顛覆瞭我的認知。從拿到這本書開始，我就被它清晰的邏輯和循序漸進的講解所吸引。作者並沒有一開始就拋齣復雜的概念和晦澀的公式，而是從最基礎的PyTorch環境搭建講起，一步一步引導讀者熟悉PyTorch的核心組件，比如張量（Tensor）的操作、自動求導機製（Autograd）等等。我尤其喜歡書中對每個概念的類比和圖示，它們幫助我將抽象的理論知識轉化為生動的畫麵，大大降低瞭學習的門檻。書中還穿插瞭大量貼閤實際的案例，從簡單的綫性迴歸到稍復雜的圖像識彆，每一個案例都緊扣PyTorch的實際應用，讓我能夠邊學邊練，真正體會到深度學習的魅力。那種“原來深度學習可以這麼簡單！”的感覺，是我在這本書中最大的收獲。它不僅教會瞭我“怎麼做”，更讓我理解瞭“為什麼這麼做”，為我今後深入學習和探索奠定瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名已經工作多年的程序員來說，跨界進入深度學習領域無疑是一項巨大的挑戰。之前接觸的主要是傳統的軟件開發，對於機器學習、神經網絡這些概念可以說是一片空白。偶然的機會，我看到瞭《包郵 深度學習框架PyTorch：入門與實踐》這本書，抱著試試看的心態購買瞭。令我驚喜的是，這本書的設計思路非常適閤我這種“零基礎”的讀者。作者非常善於將復雜的概念拆解成易於理解的小模塊，並通過大量的圖示和代碼示例來解釋。比如，它在介紹神經網絡的時候，會先從一個簡單的邏輯門電路入手，然後逐步引申到多層感知機，再到更復雜的捲積神經網絡。這種循序漸進的方式讓我能夠一步一步地構建起對深度學習的認知。而且，書中對PyTorch代碼的講解也非常細緻，即使我對Python不太熟悉，也能通過書中的注釋和解釋理解代碼的邏輯。我感覺這本書就像一個經驗豐富的導師，耐心而細緻地引導我這個新手一步一步地探索深度學習的世界。它讓我不再對這個領域感到畏懼，而是充滿瞭探索的興趣。