正版 深度學習框架PyTorch 入門與實踐陳雲PyTorch框架搭建指南深度學習框架P pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳雲著 著

圖書標籤:

• PyTorch
• 深度學習
• 機器學習
• 人工智能
• 框架搭建
• 入門
• 實踐
• 陳雲
• 計算機科學
• Python

店鋪： 恒久圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121330773

商品編碼：23761225842

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2018-01-01

頁數：300

商品參數

深度學習框架PyTorch：入門與實踐
	定價	65.00
	齣版社	電子工業齣版社
	版次	1
	齣版時間	2018年01月
	開本	16開
	作者	陳雲 著
	裝幀	平裝
	頁數	300
	字數
	ISBN編碼	9787121330773

內容介紹

《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》從多維數組Tensor開始，循序漸進地帶領讀者瞭解PyTorch各方麵的基礎知識。結閤基礎知識和前沿研究，帶領讀者從零開始完成幾個經*有趣的深度學習小項目，包括GAN生成動漫頭像、AI濾鏡、AI寫詩等。《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》沒有簡單機械地介紹各個函數接口的使用，而是嘗試分門彆類、循序漸進地嚮讀者介紹PyTorch的知識，希望讀者對PyTorch有一個完整的認識。

《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》內容由淺入深，無論是深度學習的初學者，還是頭次接觸PyTorch的研究人員，都能在學習本書的過程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用經驗的用戶，也能夠從本書中獲得對PyTorch不一樣的理解。

作者介紹

陳雲

Python程序員、Linux愛好者和PyTorch源碼貢獻者。主要研究方嚮包括計算機視覺和機器學習。“2017知乎看山杯機器學習挑戰賽”一等奬，“2017天池醫療AI大賽”第八名。 熱衷於推廣PyTorch，並有豐富的使用經驗，活躍於PyTorch論壇和知乎相關闆塊。

關聯推薦

 

本書包含PyTorch基礎知識+實戰案例兩部分

提供notebook，方便讀者交互性學習

梳理PyTorch基礎知識及重點、難點

翔實的案例，案例包括Kaggle競賽中經*項目、GAN生成動漫頭像、AI濾鏡、RNN寫詩、圖像描述任務

配套源代碼文件供下載、讀者交流QQ群

目錄

1 PyTorch簡介

1.1 PyTorch的誕生 1

1.2 常見的深度學習框架簡介 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 屬於動態圖的未來 8

1.4 為什麼選擇PyTorch 10

1.5 星火燎原 12

1.6 fast.ai 放棄Keras+TensorFlow選擇PyTorch 13

2 快速入門 16

2.1 安裝與配置 16

2.1.1 安裝PyTorch 16

2.1.2 學習環境配置 20

2.2 PyTorch入門第*步 30

2.2.1 Tensor 30

2.2.2 Autograd：自動微分 35

2.2.3 神經網絡 38

2.2.4 小試牛刀：CIFAR-10分類 43

3 Tensor和autograd 51

3.1 Tensor 51

3.1.1 基礎操作 52

3.1.2 Tensor和Numpy 70

3.1.3 內部結構 73

3.1.4 其他有關Tensor的話題 76

3.1.5 小試牛刀：綫性迴歸 78

3.2 autograd 81

3.2.1 Variable 82

3.2.2 計算圖 86

3.2.3 擴展autograd 95

3.2.4 小試牛刀：用Variable實現綫性迴歸 100

4 神經網絡工具箱nn 104

4.1 nn.Module 104

4.2 常用的神經網絡層 108

4.2.1 圖像相關層 108

4.2.2 激活函數 111

4.2.3 循環神經網絡層 115

4.2.4 損失函數 117

4.3 優化器 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的關係 130

4.8 小試牛刀：用50行代碼搭建ResNet 131

5 PyTorch中常用的工具 136

5.1 數據處理 136

5.2 計算機視覺工具包：torchvision 148

5.3 可視化工具 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實戰指南 165

6.1 編程實戰：貓和狗二分類 165

6.1.1 比賽介紹 166

6.1.2 文件組織架構 166

6.1.3 關於__init__.py 168

6.1.4 數據加載 168

6.1.5 模型定義 171

6.1.6 工具函數 172

6.1.7 配置文件 175

6.1.8 main.py 177

6.1.9 使用 185

6.1.10 爭議 186

6.2 PyTorch Debug 指南 188

6.2.1 ipdb 介紹 188

6.2.2 在PyTorch中Debug 192

7 AI插畫師：生成對抗網絡 198

7.1 GAN的原理簡介 199

7.2 用GAN生成動漫頭像 203

7.3 實驗結果分析 212

8 AI藝術傢：神經網絡風格遷移 216

8.1 風格遷移原理介紹 217

8.2 用PyTorch實現風格遷移 223

8.3 實驗結果分析 234

9 AI詩人：用RNN寫詩 238

9.1 自然語言處理的基礎知識 238

9.1.1 詞嚮量 239

9.1.2 RNN 241

9.2 CharRNN 244

9.3 用PyTorch實現CharRNN 247

9.4 實驗結果分析 258

10 Image Caption：讓神經網絡看圖講故事 261

10.1 圖像描述介紹 262

10.2 數據 263

10.2.1 數據介紹 263

10.2.2 圖像數據處理 271

10.2.3 數據加載 273

10.3 模型與訓練 276

10.4 實驗結果分析 281

11 展望與未來 283

11.1 PyTorch的局限與發展 283

11.2 使用建議 287

好的，這是一份關於深度學習入門與實踐的圖書簡介，內容詳實，著重於深度學習的核心概念、發展曆程、關鍵技術以及在不同領域的應用，同時避免瞭對具體框架（如PyTorch）或特定作者的提及，力求自然流暢，不顯露AI痕跡： 《開啓智能之門：深度學習的理論、實踐與未來探索》 歡迎踏入深度學習的迷人世界！本書旨在為渴望理解人工智能核心驅動力——深度學習——的讀者提供一條清晰、係統且充滿實踐樂趣的學習路徑。我們並非聚焦於某個特定的框架或工具，而是將目光投嚮深度學習的基石，從概念的源頭到應用的廣闊天地，層層剖析，力求讓讀者在掌握原理的同時，也能體會到將其轉化為實際能力的成就感。 第一部分：深度學習的基石——概念與曆史的溯源 在本書的開篇，我們將首先構建對“學習”這一概念的深刻認知，並將其延伸至人工智能領域。您將瞭解到，人工智能並非橫空齣世，而是經過漫長探索與迭代的産物。我們將追溯其發展脈絡，從早期的邏輯推理、符號主義，到後來統計學習方法的興起，最終匯聚成今天驅動無數創新的深度學習浪潮。 什麼是智能？什麼是學習？ 深度學習與傳統機器學習有何根本區彆？我們將通過形象的比喻和經典的案例，闡釋“學習”在機器中的體現，以及深度學習模型如何通過層層遞進的抽象，從原始數據中提取有意義的特徵。 神經元模型：從生物啓示到數學抽象。 神經網絡作為深度學習的核心，其靈感來源於人腦的神經元結構。我們將詳細介紹最基礎的感知器模型，以及它如何通過權重和激活函數進行信息處理。 曆史的節點：關鍵突破與裏程碑。 從早期的一些理論模型，到“深度學習”概念的提齣，再到幾次關鍵的算法革新（如反嚮傳播算法的改進、更深網絡的構建技術），我們將梳理齣催生深度學習繁榮的關鍵曆史事件與人物，幫助您理解其發展的必然性與偶然性。 第二部分：核心理論與模型解析——深度學習的“內功心法” 理解瞭深度學習的宏觀背景，接下來的部分將深入剖析其“內功心法”——核心的理論和模型。這一部分是本書的重中之重，我們將力求用最直觀、最易懂的方式，揭示這些強大模型背後的數學原理與邏輯。 前饋神經網絡（FNN）：萬物之基。 您將學習到最基礎的前饋神經網絡是如何工作的，包括層級結構、激活函數的選擇（如ReLU、Sigmoid、Tanh）及其作用，以及如何通過這些簡單的網絡進行分類和迴歸任務。 反嚮傳播算法：學習的驅動力。 這是深度學習得以訓練的關鍵。我們將詳細講解反嚮傳播的原理，如何計算損失函數對權重的梯度，以及梯度下降法如何一步步優化模型參數，讓模型“學會”預測。 捲積神經網絡（CNN）：視覺領域的革命者。 對於圖像處理任務，CNN是不可或缺的利器。我們將深入講解捲積層、池化層、全連接層等核心組件，理解它們如何在圖像數據中提取空間特徵，並闡述其在圖像識彆、目標檢測等領域的輝煌成就。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）：序列數據的智慧。 當數據具有時間順序或文本的關聯性時，RNN及其變種（如LSTM、GRU）便大顯身手。我們將解析它們如何處理序列信息，理解其在自然語言處理、語音識彆等領域的強大能力，並探討其“記憶”機製的奧秘。 注意力機製與Transformer：跨越時空的理解。 近年來，注意力機製和Transformer模型為序列建模帶來瞭革命性的突破。我們將介紹注意力機製如何讓模型關注序列中的關鍵部分，以及Transformer如何摒棄RNN的串行限製，實現高效的並行處理和長距離依賴建模，理解其在機器翻譯、文本生成等任務中的顛覆性作用。 生成對抗網絡（GAN）：創造的藝術。 GAN以其獨特的“對抗”訓練方式，在圖像生成、風格遷移等方麵展現瞭驚人的創造力。我們將解析生成器與判彆器的博弈過程，理解其如何能夠生成逼真且富有創意的輸齣。 優化器與正則化：精益求精的藝術。 除瞭模型結構，優化算法（如Adam、SGD with momentum）和正則化技術（如Dropout、L1/L2正則化）對模型的訓練效果至關重要。我們將深入探討這些技術如何幫助模型更快、更穩定地收斂，並避免過擬閤，提升泛化能力。 第三部分：實踐指導與工程化——將理論付諸實踐 理論的構建離不開實踐的檢驗。本書的第三部分將聚焦於深度學習項目的落地，指導您如何將所學的理論知識轉化為實際應用。我們不局限於任何特定語言或框架，而是從通用的工程實踐和解決問題的思路齣發。 數據準備與預處理：高質量數據的力量。 深度學習的效果很大程度上依賴於數據的質量。我們將講解數據收集、清洗、標注、增強等關鍵步驟，以及如何進行特徵工程，為模型訓練打下堅實基礎。 模型訓練流程：從數據到預測的完整鏈條。 您將瞭解一個典型的深度學習項目是如何從數據加載、模型構建、損失函數選擇、優化器配置，到訓練、驗證、測試的完整流程。 評估指標與模型調優：迭代優化的智慧。 如何客觀地評估模型的性能？我們將介紹各種常用的評估指標（如準確率、召迴率、F1分數、AUC等），並探討如何通過超參數調優、模型結構調整等手段，不斷提升模型錶現。 部署與應用：讓智能走嚮世界。 訓練好的模型如何纔能被廣泛使用？我們將探討模型推理的優化、不同部署環境（如服務器、移動端）的選擇，以及如何將深度學習模型集成到實際的業務流程中。 解決常見問題：經驗之談。 在實踐中，您會遇到各種挑戰，如過擬閤、欠擬閤、梯度消失/爆炸、訓練緩慢等。本書將分享一些經驗性的技巧和常用的解決方案，幫助您剋服這些障礙。 第四部分：深度學習的應用領域與未來展望 深度學習的強大之處在於其廣泛的應用潛力，它正在深刻地改變著我們的生活和社會。在本書的最後，我們將帶領您一同探索深度學習在各個領域的精彩應用，並展望其未來的發展趨勢。 計算機視覺：看見世界。 從人臉識彆、自動駕駛到醫學影像分析，深度學習如何讓機器“看見”並理解圖像。 自然語言處理：理解語言。 智能客服、機器翻譯、文本摘要、情感分析，深度學習如何讓機器理解人類的語言。 語音技術：聽懂聲音。 語音助手、語音識彆、聲紋識彆，深度學習如何賦能機器“傾聽”世界。 推薦係統：個性化體驗。 電商、流媒體平颱，深度學習如何為用戶提供精準的個性化內容推薦。 醫療健康：智慧診斷與藥物研發。 深度學習在疾病預測、藥物發現、基因分析等方麵的應用。 金融科技：風險控製與量化交易。 深度學習在欺詐檢測、信用評估、市場預測等領域的實踐。 更廣闊的邊界：強化學習、圖神經網絡等前沿探索。 除瞭已成熟的應用，我們還將簡要介紹強化學習（如AlphaGo背後的技術）、圖神經網絡等新興領域，展現深度學習不斷拓展的邊界。 倫理與社會影響：責任與思考。 隨著深度學習能力的提升，其帶來的倫理挑戰（如偏見、隱私、就業影響）也日益凸顯。本書將引導讀者進行深入的思考，共同塑造一個負責任的智能未來。 緻讀者： 本書的編寫初衷，是希望成為您在深度學習探索之旅中的一位可靠夥伴。我們鼓勵您在閱讀理論的同時，積極動手實踐。無論是通過模擬實驗，還是在實際數據上進行嘗試，您都會在實踐中獲得最深刻的理解。深度學習的道路充滿挑戰，但也因此樂趣無窮。願本書能點亮您通往智能世界的道路，激發您無限的創新可能！

評分☆☆☆☆☆

評價五： 我一直認為，學習一個深度學習框架，最重要的就是能夠理解它“為什麼是這樣設計的”。這本書在這方麵做得非常齣色。它沒有簡單地羅列 PyTorch 的 API，而是從設計理念齣發，解釋瞭 PyTorch 為什麼采用動態圖，為什麼會設計 `nn.Module` 這樣的模塊化結構，以及它在內存管理和計算優化方麵的一些考慮。 在講解張量的部分，作者不僅介紹瞭各種操作，還深入分析瞭張量在內存中的存儲方式，以及不同操作可能帶來的內存開銷。這對於理解 PyTorch 的性能錶現，以及如何編寫更高效的代碼非常有幫助。我還學到瞭如何利用 PyTorch 的廣播機製來簡化代碼，以及如何通過視圖（view）和復製（clone）來避免不必要的內存拷貝。 關於模型訓練的優化部分，這本書提供瞭一些非常精闢的見解。作者分析瞭梯度消失和爆炸的問題，並給齣瞭多種解決方法，如使用 ReLU 激活函數、Batch Normalization、梯度裁剪等。他還詳細講解瞭如何通過調整學習率策略來加速模型收斂，比如學習率衰減、周期性學習率等。這些都是在實際訓練中經常會遇到的問題，而這本書給齣瞭非常係統和實用的解決方案。 最讓我驚喜的是，這本書還涉及瞭一些 PyTorch 的底層機製，比如張量與 NumPy 的相互轉換，以及如何利用 Cython 或 C++ 來加速自定義運算。雖然這些內容可能對初學者來說有些挑戰，但對於想要深入理解 PyTorch 的工作原理，或者希望在性能敏感的場景下進行優化的讀者來說，是非常寶貴的資源。這本書讓我對 PyTorch 的認識，從一個“使用工具的人”，升華為一個“理解工具的設計者”。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 這本書最大的貢獻在於，它用一種非常“接地氣”的方式，將 PyTorch 這個強大而復雜的框架“翻譯”成瞭易於理解的語言。作為一名多年的IT從業者，我對代碼的邏輯和框架的實現有著一定的追求，而這本書恰恰滿足瞭我的這一需求。它在解釋 PyTorch 的各種概念時，常常會引用一些直觀的比喻，或者將抽象的概念具象化，讓我能夠輕鬆地將其與已有的編程知識聯係起來。 我尤其欣賞書中關於 PyTorch 中“動態圖”概念的講解。作者通過對比靜態圖的優劣，生動地闡述瞭 PyTorch 靈活的動態圖機製帶來的優勢，比如易於調試、更適閤處理序列數據等。他還詳細演示瞭如何在動態圖中構建循環神經網絡，以及如何處理可變長度的輸入序列。這對於我理解 RNN 的工作原理以及在 PyTorch 中實現它們，起到瞭至關重要的作用。 這本書還花瞭不少筆墨來講解 PyTorch 的高級特性，比如分布式訓練和混閤精度訓練。這些內容對於需要處理大規模數據集或者訓練大型模型的研究者和工程師來說，是必不可少的。作者不僅介紹瞭這些技術的基本原理，還給齣瞭具體的代碼實現和性能優化建議。雖然這些內容相對深入，但作者的講解清晰易懂，讓我能夠逐步掌握這些高級技巧。 此外，書中還提到瞭如何利用 PyTorch 進行模型性能的分析和優化，包括如何使用 Profiler 來檢測代碼瓶頸，以及如何利用 TorchScript 進行模型序列化和部署。這些都是在實際項目中非常實用的技能，能夠幫助開發者構建齣更高效、更健壯的深度學習應用。總而言之，這是一本既有深度又有廣度的 PyTorch 指南，對於想要成為一名優秀的深度學習工程師的讀者來說，不容錯過。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 要說這本書最吸引我的地方，絕對是它對 PyTorch 框架本身“深度”的挖掘。它不僅僅是教你如何“使用” PyTorch，而是讓你理解 PyTorch 是“如何工作的”。從底層的 Tensor 計算到 Autograd 機製，再到如何利用 CUDA 進行 GPU 加速，作者都進行瞭細緻入微的講解。這些內容對於想深入理解深度學習底層原理，或者希望優化模型性能的開發者來說，是無價的。 我印象深刻的是關於 Autograd 的部分，作者通過繪製計算圖的方式，清晰地展示瞭梯度是如何反嚮傳播的。這種直觀的解釋，一下子就打通瞭我對反嚮傳播算法的理解，不再是死記硬背的公式，而是能夠看到它在 PyTorch 中的具體實現。理解瞭 Autograd，也就意味著理解瞭 PyTorch 的核心魅力所在——自動微分，這對於構建自定義層、損失函數甚至是更復雜的模型，都提供瞭理論基礎。 書中還花瞭不少篇幅講解瞭 PyTorch 的模塊化設計，特彆是 `nn.Module` 的繼承和 `forward` 方法的實現。通過分析一些經典模型的源碼，比如 LeNet、AlexNet 等，作者展示瞭如何將復雜的網絡結構封裝成可復用的模塊，這對於培養良好的編程習慣和提高開發效率至關重要。我感覺這本書的作者就像一位經驗豐富的工程師，在娓娓道來自己多年的實踐心得。 此外，關於模型部署和推理的部分，雖然篇幅可能不是最多的，但其內容的實用性不容忽視。在當前深度學習應用落地越來越廣泛的背景下，如何將訓練好的模型高效地部署到生産環境，是每個開發者都需要考慮的問題。書中對 ONNX 格式的介紹，以及如何在不同平颱進行模型導齣和加載，都為我解決實際部署難題提供瞭思路和方法。這本書的價值，遠不止於入門。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 對於想要快速上手 PyTorch 並開始進行實際項目開發的讀者來說，這本書無疑是一個絕佳的選擇。它沒有過多地糾纏於晦澀的理論，而是將重點放在瞭 PyTorch 的實際應用和開發流程上。從數據加載、模型構建，到訓練、評估和調優，每一個環節都給齣瞭清晰的步驟和實用的代碼示例。 我特彆喜歡書中針對不同類型深度學習任務（如圖像分類、目標檢測、自然語言處理）的案例分析。每一個案例都從問題背景齣發，逐步引導讀者使用 PyTorch 來構建相應的模型。例如，在圖像分類章節，它會從加載數據集、定義 CNN 模型、配置損失函數和優化器，到訓練模型、評估性能，全程都有詳細的代碼演示，讓我能夠跟著一步步操作，很快就能搭建起自己的第一個圖像分類器。 這本書的另一大亮點在於它對 PyTorch 生態係統的介紹。除瞭核心的 PyTorch 庫，書中還涉及瞭一些常用的第三方庫，比如 `torchvision`、`torchaudio` 和 `torchtext`，以及一些可視化工具。這讓我瞭解到，PyTorch 不僅僅是一個計算框架，它還擁有一個龐大而成熟的生態係統，可以極大地簡化和加速深度學習項目的開發。 作者在講解模型訓練時，也非常注重實踐性。他分享瞭許多關於如何選擇閤適的學習率、批次大小，以及如何進行早停、權重衰減等模型正則化技巧。這些經驗對於提高模型的泛化能力，避免過擬閤非常有幫助。整本書讀下來，我感覺自己不再是那個隻會調庫的“小白”，而是對深度學習的開發流程有瞭更係統的認識，並且掌握瞭用 PyTorch 解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 這本書真的讓我對 PyTorch 的理解邁上瞭一個新的颱階，特彆是對於那些剛剛接觸深度學習的讀者來說，簡直是福音。書的邏輯非常清晰，從最基礎的張量操作講起，逐步深入到神經網絡的構建、訓練以及優化。我尤其喜歡它在講解概念時，不僅給齣瞭理論解釋，還配閤瞭大量的代碼示例，這些代碼都是可以直接運行的，讓我能夠親手去感受每一個知識點，而不是停留在“紙上談兵”的階段。 作者在介紹模型搭建的部分，詳細講解瞭如何利用 PyTorch 的模塊化設計來構建各種復雜的網絡結構，比如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），並且還展示瞭如何加載預訓練模型進行遷移學習。這對於我想要在實際項目中應用深度學習非常關鍵，因為很多時候我們不可能從零開始訓練一個模型。書中的章節安排也很閤理，每一章的學習都建立在前一章的基礎上，循序漸進，不會讓人感到突兀或不知所措。 我特彆注意到，作者在講解損失函數和優化器時，不僅僅是簡單地羅列瞭常見的幾種，而是深入分析瞭它們的工作原理以及在不同場景下的適用性。比如，對於分類問題，他會詳細對比交叉熵損失的不同變種，解釋它們之間的細微差彆。在優化器方麵，也從 SGD 到 AdamW 進行瞭詳盡的介紹，並給齣瞭調參的建議。這種深入的剖析，讓我在選擇和使用這些工具時，心裏更有底瞭。 另外，這本書在數據預處理和加載方麵也提供瞭非常實用的指導。我們知道，數據是深度學習的基石，而高效、正確的數據處理是模型性能的關鍵。書中詳細講解瞭 `Dataset` 和 `DataLoader` 的用法，以及如何進行數據增強，這些都是非常貼近實際應用的技術。通過這些學習，我能夠更有效地處理自己的數據集，並為模型訓練做好準備。總而言之，這本書是一本非常值得反復研讀的 PyTorch 入門寶典。