正版 深度学习框架PyTorch 入门与实践陈云PyTorch框架搭建指南深度学习框架P pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈云著 著

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• 陈云
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店铺： 恒久图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121330773

商品编码：23761225842

包装：平装

开本：16

出版时间：2018-01-01

页数：300

商品参数

深度学习框架PyTorch：入门与实践
	定价	65.00
	出版社	电子工业出版社
	版次	1
	出版时间	2018年01月
	开本	16开
	作者	陈云 著
	装帧	平装
	页数	300
	字数
	ISBN编码	9787121330773

内容介绍

《深度学习框架PyTorch：入门与实践》从多维数组Tensor开始，循序渐进地带领读者了解PyTorch各方面的基础知识。结合基础知识和前沿研究，带领读者从零开始完成几个经*有趣的深度学习小项目，包括GAN生成动漫头像、AI滤镜、AI写诗等。《深度学习框架PyTorch：入门与实践》没有简单机械地介绍各个函数接口的使用，而是尝试分门别类、循序渐进地向读者介绍PyTorch的知识，希望读者对PyTorch有一个完整的认识。

《深度学习框架PyTorch：入门与实践》内容由浅入深，无论是深度学习的初学者，还是头次接触PyTorch的研究人员，都能在学习本书的过程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用经验的用户，也能够从本书中获得对PyTorch不一样的理解。

作者介绍

陈云

Python程序员、Linux爱好者和PyTorch源码贡献者。主要研究方向包括计算机视觉和机器学习。“2017知乎看山杯机器学习挑战赛”一等奖，“2017天池医疗AI大赛”第八名。 热衷于推广PyTorch，并有丰富的使用经验，活跃于PyTorch论坛和知乎相关板块。

关联推荐

 

本书包含PyTorch基础知识+实战案例两部分

提供notebook，方便读者交互性学习

梳理PyTorch基础知识及重点、难点

翔实的案例，案例包括Kaggle竞赛中经*项目、GAN生成动漫头像、AI滤镜、RNN写诗、图像描述任务

配套源代码文件供下载、读者交流QQ群

目录

1 PyTorch简介

1.1 PyTorch的诞生 1

1.2 常见的深度学习框架简介 2

1.2.1 Theano 3

1.2.2 TensorFlow 3

1.2.3 Keras 5

1.2.4 Caffe/Caffe2 5

1.2.5 MXNet 6

1.2.6 CNTK 7

1.2.7 其他框架 8

1.3 属于动态图的未来 8

1.4 为什么选择PyTorch 10

1.5 星火燎原 12

1.6 fast.ai 放弃Keras+TensorFlow选择PyTorch 13

2 快速入门 16

2.1 安装与配置 16

2.1.1 安装PyTorch 16

2.1.2 学习环境配置 20

2.2 PyTorch入门第*步 30

2.2.1 Tensor 30

2.2.2 Autograd：自动微分 35

2.2.3 神经网络 38

2.2.4 小试牛刀：CIFAR-10分类 43

3 Tensor和autograd 51

3.1 Tensor 51

3.1.1 基础操作 52

3.1.2 Tensor和Numpy 70

3.1.3 内部结构 73

3.1.4 其他有关Tensor的话题 76

3.1.5 小试牛刀：线性回归 78

3.2 autograd 81

3.2.1 Variable 82

3.2.2 计算图 86

3.2.3 扩展autograd 95

3.2.4 小试牛刀：用Variable实现线性回归 100

4 神经网络工具箱nn 104

4.1 nn.Module 104

4.2 常用的神经网络层 108

4.2.1 图像相关层 108

4.2.2 激活函数 111

4.2.3 循环神经网络层 115

4.2.4 损失函数 117

4.3 优化器 117

4.4 nn.functional 119

4.5 初始化策略 121

4.6 nn.Module深入分析 123

4.7 nn和autograd的关系 130

4.8 小试牛刀：用50行代码搭建ResNet 131

5 PyTorch中常用的工具 136

5.1 数据处理 136

5.2 计算机视觉工具包：torchvision 148

5.3 可视化工具 150

5.3.1 Tensorboard 151

5.3.2 visdom 153

5.4 使用GPU加速：cuda 159

5.5 持久化 162

6 PyTorch实战指南 165

6.1 编程实战：猫和狗二分类 165

6.1.1 比赛介绍 166

6.1.2 文件组织架构 166

6.1.3 关于__init__.py 168

6.1.4 数据加载 168

6.1.5 模型定义 171

6.1.6 工具函数 172

6.1.7 配置文件 175

6.1.8 main.py 177

6.1.9 使用 185

6.1.10 争议 186

6.2 PyTorch Debug 指南 188

6.2.1 ipdb 介绍 188

6.2.2 在PyTorch中Debug 192

7 AI插画师：生成对抗网络 198

7.1 GAN的原理简介 199

7.2 用GAN生成动漫头像 203

7.3 实验结果分析 212

8 AI艺术家：神经网络风格迁移 216

8.1 风格迁移原理介绍 217

8.2 用PyTorch实现风格迁移 223

8.3 实验结果分析 234

9 AI诗人：用RNN写诗 238

9.1 自然语言处理的基础知识 238

9.1.1 词向量 239

9.1.2 RNN 241

9.2 CharRNN 244

9.3 用PyTorch实现CharRNN 247

9.4 实验结果分析 258

10 Image Caption：让神经网络看图讲故事 261

10.1 图像描述介绍 262

10.2 数据 263

10.2.1 数据介绍 263

10.2.2 图像数据处理 271

10.2.3 数据加载 273

10.3 模型与训练 276

10.4 实验结果分析 281

11 展望与未来 283

11.1 PyTorch的局限与发展 283

11.2 使用建议 287

好的，这是一份关于深度学习入门与实践的图书简介，内容详实，着重于深度学习的核心概念、发展历程、关键技术以及在不同领域的应用，同时避免了对具体框架（如PyTorch）或特定作者的提及，力求自然流畅，不显露AI痕迹： 《开启智能之门：深度学习的理论、实践与未来探索》 欢迎踏入深度学习的迷人世界！本书旨在为渴望理解人工智能核心驱动力——深度学习——的读者提供一条清晰、系统且充满实践乐趣的学习路径。我们并非聚焦于某个特定的框架或工具，而是将目光投向深度学习的基石，从概念的源头到应用的广阔天地，层层剖析，力求让读者在掌握原理的同时，也能体会到将其转化为实际能力的成就感。 第一部分：深度学习的基石——概念与历史的溯源 在本书的开篇，我们将首先构建对“学习”这一概念的深刻认知，并将其延伸至人工智能领域。您将了解到，人工智能并非横空出世，而是经过漫长探索与迭代的产物。我们将追溯其发展脉络，从早期的逻辑推理、符号主义，到后来统计学习方法的兴起，最终汇聚成今天驱动无数创新的深度学习浪潮。 什么是智能？什么是学习？ 深度学习与传统机器学习有何根本区别？我们将通过形象的比喻和经典的案例，阐释“学习”在机器中的体现，以及深度学习模型如何通过层层递进的抽象，从原始数据中提取有意义的特征。 神经元模型：从生物启示到数学抽象。 神经网络作为深度学习的核心，其灵感来源于人脑的神经元结构。我们将详细介绍最基础的感知器模型，以及它如何通过权重和激活函数进行信息处理。 历史的节点：关键突破与里程碑。 从早期的一些理论模型，到“深度学习”概念的提出，再到几次关键的算法革新（如反向传播算法的改进、更深网络的构建技术），我们将梳理出催生深度学习繁荣的关键历史事件与人物，帮助您理解其发展的必然性与偶然性。 第二部分：核心理论与模型解析——深度学习的“内功心法” 理解了深度学习的宏观背景，接下来的部分将深入剖析其“内功心法”——核心的理论和模型。这一部分是本书的重中之重，我们将力求用最直观、最易懂的方式，揭示这些强大模型背后的数学原理与逻辑。 前馈神经网络（FNN）：万物之基。 您将学习到最基础的前馈神经网络是如何工作的，包括层级结构、激活函数的选择（如ReLU、Sigmoid、Tanh）及其作用，以及如何通过这些简单的网络进行分类和回归任务。 反向传播算法：学习的驱动力。 这是深度学习得以训练的关键。我们将详细讲解反向传播的原理，如何计算损失函数对权重的梯度，以及梯度下降法如何一步步优化模型参数，让模型“学会”预测。 卷积神经网络（CNN）：视觉领域的革命者。 对于图像处理任务，CNN是不可或缺的利器。我们将深入讲解卷积层、池化层、全连接层等核心组件，理解它们如何在图像数据中提取空间特征，并阐述其在图像识别、目标检测等领域的辉煌成就。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）：序列数据的智慧。 当数据具有时间顺序或文本的关联性时，RNN及其变种（如LSTM、GRU）便大显身手。我们将解析它们如何处理序列信息，理解其在自然语言处理、语音识别等领域的强大能力，并探讨其“记忆”机制的奥秘。 注意力机制与Transformer：跨越时空的理解。 近年来，注意力机制和Transformer模型为序列建模带来了革命性的突破。我们将介绍注意力机制如何让模型关注序列中的关键部分，以及Transformer如何摒弃RNN的串行限制，实现高效的并行处理和长距离依赖建模，理解其在机器翻译、文本生成等任务中的颠覆性作用。 生成对抗网络（GAN）：创造的艺术。 GAN以其独特的“对抗”训练方式，在图像生成、风格迁移等方面展现了惊人的创造力。我们将解析生成器与判别器的博弈过程，理解其如何能够生成逼真且富有创意的输出。 优化器与正则化：精益求精的艺术。 除了模型结构，优化算法（如Adam、SGD with momentum）和正则化技术（如Dropout、L1/L2正则化）对模型的训练效果至关重要。我们将深入探讨这些技术如何帮助模型更快、更稳定地收敛，并避免过拟合，提升泛化能力。 第三部分：实践指导与工程化——将理论付诸实践 理论的构建离不开实践的检验。本书的第三部分将聚焦于深度学习项目的落地，指导您如何将所学的理论知识转化为实际应用。我们不局限于任何特定语言或框架，而是从通用的工程实践和解决问题的思路出发。 数据准备与预处理：高质量数据的力量。 深度学习的效果很大程度上依赖于数据的质量。我们将讲解数据收集、清洗、标注、增强等关键步骤，以及如何进行特征工程，为模型训练打下坚实基础。 模型训练流程：从数据到预测的完整链条。 您将了解一个典型的深度学习项目是如何从数据加载、模型构建、损失函数选择、优化器配置，到训练、验证、测试的完整流程。 评估指标与模型调优：迭代优化的智慧。 如何客观地评估模型的性能？我们将介绍各种常用的评估指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC等），并探讨如何通过超参数调优、模型结构调整等手段，不断提升模型表现。 部署与应用：让智能走向世界。 训练好的模型如何才能被广泛使用？我们将探讨模型推理的优化、不同部署环境（如服务器、移动端）的选择，以及如何将深度学习模型集成到实际的业务流程中。 解决常见问题：经验之谈。 在实践中，您会遇到各种挑战，如过拟合、欠拟合、梯度消失/爆炸、训练缓慢等。本书将分享一些经验性的技巧和常用的解决方案，帮助您克服这些障碍。 第四部分：深度学习的应用领域与未来展望 深度学习的强大之处在于其广泛的应用潜力，它正在深刻地改变着我们的生活和社会。在本书的最后，我们将带领您一同探索深度学习在各个领域的精彩应用，并展望其未来的发展趋势。 计算机视觉：看见世界。 从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析，深度学习如何让机器“看见”并理解图像。 自然语言处理：理解语言。 智能客服、机器翻译、文本摘要、情感分析，深度学习如何让机器理解人类的语言。 语音技术：听懂声音。 语音助手、语音识别、声纹识别，深度学习如何赋能机器“倾听”世界。 推荐系统：个性化体验。 电商、流媒体平台，深度学习如何为用户提供精准的个性化内容推荐。 医疗健康：智慧诊断与药物研发。 深度学习在疾病预测、药物发现、基因分析等方面的应用。 金融科技：风险控制与量化交易。 深度学习在欺诈检测、信用评估、市场预测等领域的实践。 更广阔的边界：强化学习、图神经网络等前沿探索。 除了已成熟的应用，我们还将简要介绍强化学习（如AlphaGo背后的技术）、图神经网络等新兴领域，展现深度学习不断拓展的边界。 伦理与社会影响：责任与思考。 随着深度学习能力的提升，其带来的伦理挑战（如偏见、隐私、就业影响）也日益凸显。本书将引导读者进行深入的思考，共同塑造一个负责任的智能未来。 致读者： 本书的编写初衷，是希望成为您在深度学习探索之旅中的一位可靠伙伴。我们鼓励您在阅读理论的同时，积极动手实践。无论是通过模拟实验，还是在实际数据上进行尝试，您都会在实践中获得最深刻的理解。深度学习的道路充满挑战，但也因此乐趣无穷。愿本书能点亮您通往智能世界的道路，激发您无限的创新可能！

评分☆☆☆☆☆

评价四： 这本书最大的贡献在于，它用一种非常“接地气”的方式，将 PyTorch 这个强大而复杂的框架“翻译”成了易于理解的语言。作为一名多年的IT从业者，我对代码的逻辑和框架的实现有着一定的追求，而这本书恰恰满足了我的这一需求。它在解释 PyTorch 的各种概念时，常常会引用一些直观的比喻，或者将抽象的概念具象化，让我能够轻松地将其与已有的编程知识联系起来。 我尤其欣赏书中关于 PyTorch 中“动态图”概念的讲解。作者通过对比静态图的优劣，生动地阐述了 PyTorch 灵活的动态图机制带来的优势，比如易于调试、更适合处理序列数据等。他还详细演示了如何在动态图中构建循环神经网络，以及如何处理可变长度的输入序列。这对于我理解 RNN 的工作原理以及在 PyTorch 中实现它们，起到了至关重要的作用。 这本书还花了不少笔墨来讲解 PyTorch 的高级特性，比如分布式训练和混合精度训练。这些内容对于需要处理大规模数据集或者训练大型模型的研究者和工程师来说，是必不可少的。作者不仅介绍了这些技术的基本原理，还给出了具体的代码实现和性能优化建议。虽然这些内容相对深入，但作者的讲解清晰易懂，让我能够逐步掌握这些高级技巧。 此外，书中还提到了如何利用 PyTorch 进行模型性能的分析和优化，包括如何使用 Profiler 来检测代码瓶颈，以及如何利用 TorchScript 进行模型序列化和部署。这些都是在实际项目中非常实用的技能，能够帮助开发者构建出更高效、更健壮的深度学习应用。总而言之，这是一本既有深度又有广度的 PyTorch 指南，对于想要成为一名优秀的深度学习工程师的读者来说，不容错过。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 要说这本书最吸引我的地方，绝对是它对 PyTorch 框架本身“深度”的挖掘。它不仅仅是教你如何“使用” PyTorch，而是让你理解 PyTorch 是“如何工作的”。从底层的 Tensor 计算到 Autograd 机制，再到如何利用 CUDA 进行 GPU 加速，作者都进行了细致入微的讲解。这些内容对于想深入理解深度学习底层原理，或者希望优化模型性能的开发者来说，是无价的。 我印象深刻的是关于 Autograd 的部分，作者通过绘制计算图的方式，清晰地展示了梯度是如何反向传播的。这种直观的解释，一下子就打通了我对反向传播算法的理解，不再是死记硬背的公式，而是能够看到它在 PyTorch 中的具体实现。理解了 Autograd，也就意味着理解了 PyTorch 的核心魅力所在——自动微分，这对于构建自定义层、损失函数甚至是更复杂的模型，都提供了理论基础。 书中还花了不少篇幅讲解了 PyTorch 的模块化设计，特别是 `nn.Module` 的继承和 `forward` 方法的实现。通过分析一些经典模型的源码，比如 LeNet、AlexNet 等，作者展示了如何将复杂的网络结构封装成可复用的模块，这对于培养良好的编程习惯和提高开发效率至关重要。我感觉这本书的作者就像一位经验丰富的工程师，在娓娓道来自己多年的实践心得。 此外，关于模型部署和推理的部分，虽然篇幅可能不是最多的，但其内容的实用性不容忽视。在当前深度学习应用落地越来越广泛的背景下，如何将训练好的模型高效地部署到生产环境，是每个开发者都需要考虑的问题。书中对 ONNX 格式的介绍，以及如何在不同平台进行模型导出和加载，都为我解决实际部署难题提供了思路和方法。这本书的价值，远不止于入门。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 对于想要快速上手 PyTorch 并开始进行实际项目开发的读者来说，这本书无疑是一个绝佳的选择。它没有过多地纠缠于晦涩的理论，而是将重点放在了 PyTorch 的实际应用和开发流程上。从数据加载、模型构建，到训练、评估和调优，每一个环节都给出了清晰的步骤和实用的代码示例。 我特别喜欢书中针对不同类型深度学习任务（如图像分类、目标检测、自然语言处理）的案例分析。每一个案例都从问题背景出发，逐步引导读者使用 PyTorch 来构建相应的模型。例如，在图像分类章节，它会从加载数据集、定义 CNN 模型、配置损失函数和优化器，到训练模型、评估性能，全程都有详细的代码演示，让我能够跟着一步步操作，很快就能搭建起自己的第一个图像分类器。 这本书的另一大亮点在于它对 PyTorch 生态系统的介绍。除了核心的 PyTorch 库，书中还涉及了一些常用的第三方库，比如 `torchvision`、`torchaudio` 和 `torchtext`，以及一些可视化工具。这让我了解到，PyTorch 不仅仅是一个计算框架，它还拥有一个庞大而成熟的生态系统，可以极大地简化和加速深度学习项目的开发。 作者在讲解模型训练时，也非常注重实践性。他分享了许多关于如何选择合适的学习率、批次大小，以及如何进行早停、权重衰减等模型正则化技巧。这些经验对于提高模型的泛化能力，避免过拟合非常有帮助。整本书读下来，我感觉自己不再是那个只会调库的“小白”，而是对深度学习的开发流程有了更系统的认识，并且掌握了用 PyTorch 解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 这本书真的让我对 PyTorch 的理解迈上了一个新的台阶，特别是对于那些刚刚接触深度学习的读者来说，简直是福音。书的逻辑非常清晰，从最基础的张量操作讲起，逐步深入到神经网络的构建、训练以及优化。我尤其喜欢它在讲解概念时，不仅给出了理论解释，还配合了大量的代码示例，这些代码都是可以直接运行的，让我能够亲手去感受每一个知识点，而不是停留在“纸上谈兵”的阶段。 作者在介绍模型搭建的部分，详细讲解了如何利用 PyTorch 的模块化设计来构建各种复杂的网络结构，比如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并且还展示了如何加载预训练模型进行迁移学习。这对于我想要在实际项目中应用深度学习非常关键，因为很多时候我们不可能从零开始训练一个模型。书中的章节安排也很合理，每一章的学习都建立在前一章的基础上，循序渐进，不会让人感到突兀或不知所措。 我特别注意到，作者在讲解损失函数和优化器时，不仅仅是简单地罗列了常见的几种，而是深入分析了它们的工作原理以及在不同场景下的适用性。比如，对于分类问题，他会详细对比交叉熵损失的不同变种，解释它们之间的细微差别。在优化器方面，也从 SGD 到 AdamW 进行了详尽的介绍，并给出了调参的建议。这种深入的剖析，让我在选择和使用这些工具时，心里更有底了。 另外，这本书在数据预处理和加载方面也提供了非常实用的指导。我们知道，数据是深度学习的基石，而高效、正确的数据处理是模型性能的关键。书中详细讲解了 `Dataset` 和 `DataLoader` 的用法，以及如何进行数据增强，这些都是非常贴近实际应用的技术。通过这些学习，我能够更有效地处理自己的数据集，并为模型训练做好准备。总而言之，这本书是一本非常值得反复研读的 PyTorch 入门宝典。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 我一直认为，学习一个深度学习框架，最重要的就是能够理解它“为什么是这样设计的”。这本书在这方面做得非常出色。它没有简单地罗列 PyTorch 的 API，而是从设计理念出发，解释了 PyTorch 为什么采用动态图，为什么会设计 `nn.Module` 这样的模块化结构，以及它在内存管理和计算优化方面的一些考虑。 在讲解张量的部分，作者不仅介绍了各种操作，还深入分析了张量在内存中的存储方式，以及不同操作可能带来的内存开销。这对于理解 PyTorch 的性能表现，以及如何编写更高效的代码非常有帮助。我还学到了如何利用 PyTorch 的广播机制来简化代码，以及如何通过视图（view）和复制（clone）来避免不必要的内存拷贝。 关于模型训练的优化部分，这本书提供了一些非常精辟的见解。作者分析了梯度消失和爆炸的问题，并给出了多种解决方法，如使用 ReLU 激活函数、Batch Normalization、梯度裁剪等。他还详细讲解了如何通过调整学习率策略来加速模型收敛，比如学习率衰减、周期性学习率等。这些都是在实际训练中经常会遇到的问题，而这本书给出了非常系统和实用的解决方案。 最让我惊喜的是，这本书还涉及了一些 PyTorch 的底层机制，比如张量与 NumPy 的相互转换，以及如何利用 Cython 或 C++ 来加速自定义运算。虽然这些内容可能对初学者来说有些挑战，但对于想要深入理解 PyTorch 的工作原理，或者希望在性能敏感的场景下进行优化的读者来说，是非常宝贵的资源。这本书让我对 PyTorch 的认识，从一个“使用工具的人”，升华为一个“理解工具的设计者”。