深度學習：主流框架和編程實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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趙涓涓 強彥 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• 神經網絡
• 編程實戰
• 人工智能
• 模型訓練
• 數據科學

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111592396

版次：1

商品編碼：12358278

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 智能係統與技術叢書

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

用紙：膠版紙

頁數：220

內容簡介

本書是利用實例來講解深度學習框架以及深度學習方法的綜閤性著作，介紹瞭四大深度學習框架（TensorFlow、Caffe、Torch和MXNet），還詳細介紹瞭調參、二次接口的編程、遷移學習的模型等內容。

目錄

CONTENTS
目　　錄
前言
第1章　緒論 1
1.1　機器學習與深度學習 1
1.1.1　機器學習與深度學習的關係 2
1.1.2　傳統機器學習與深度學習的對比 3
1.2　統計學與深度學習 5
1.2.1　統計學與深度學習的關係 5
1.2.2　基於統計的深度學習技術 6
1.3　本書涉及的深度學習框架 8
1.4　優化深度學習的方法 8
1.5　深度學習展望 9
第2章　TensorFlow深度學習框架構建方法與圖像分類的實現 12
2.1　TensorFlow概述 12
2.1.1　TensorFlow的特點 13
2.1.2　TensorFlow中的模型 14
2.2　TensorFlow框架安裝 16
2.2.1　基於Anaconda的安裝 16
2.2.2　測試TensorFlow 19
2.3　基於TensorFlow框架的圖像分類實現（ResNet-34） 20
2.3.1　應用背景 20
2.3.2　ResNet 21
2.3.3　ResNet程序實現 24
2.3.4　詳細代碼解析 27
2.3.5　實驗結果及分析 51
第3章　Caffe深度學習框架搭建與圖像語義分割的實現 56
3.1　Caffe概述 56
3.1.1　Caffe的特點 56
3.1.2　Caffe框架結構 57
3.2　Caffe框架安裝與調試 59
3.3　基於Caffe框架的圖像分割實現（FCN） 64
3.3.1　用Caffe構建捲積神經網絡 64
3.3.2　FCN-8s網絡簡介 69
3.3.3　詳細代碼解讀 85
3.3.4　實驗結果與結論 98
第4章　Torch深度學習框架搭建與目標檢測的實現 100
4.1　Torch概述 100
4.1.1　Torch的特點 100
4.1.2　Lua語言 102
4.2　Torch框架安裝 104
4.3　基於Torch框架的目標檢測實現（Faster R-CNN） 113
4.3.1　Torch的類和包的基本用法 113
4.3.2　用Torch構建神經網絡 116
4.3.3　Faster R-CNN介紹 119
4.3.4　Faster R-CNN實例 127
4.3.5　實驗結果分析 161
第5章　MXNet深度學習框架構建與自然語言處理的實現 164
5.1　MXNet概述 164
5.1.1　MXNet基礎知識 164
5.1.2　編程接口 166
5.1.3　係統實現 169
5.1.4　MXNet的關鍵特性 171
5.2　MXNet框架安裝 172
5.3　基於MXNet框架的自然語言處理實現（LSTM） 179
5.3.1　自然語言處理應用背景 179
5.3.2　RNN及LSTM網絡 180
5.3.3　Bucketing及不同長度的序列訓練 183
5.3.4　詳細代碼實現 185
5.3.5　實驗過程及實驗結果分析 191
第6章　遷移學習 195
6.1　遷移學習發展概述 195
6.2　遷移學習的類型與模型 196
6.2.1　凍結源模型與微調源模型 197
6.2.2　神經網絡遷移學習模型與分類器遷移學習模型 197
6.3　遷移學習方法實例指導 199
6.3.1　遷移學習應用示例 199
6.3.2　實驗結論 202
第7章　並行計算與交叉驗證 203
7.1　並行計算 203
7.1.1　數據並行框架 204
7.1.2　模型並行框架 205
7.1.3　數據並行與模型並行的混閤架構 205
7.2　交叉驗證 207
7.2.1　留齣法 207
7.2.2　K摺交叉驗證 208
7.2.3　留一交叉驗證 209
參考文獻 211

前言/序言

PREFACE前　　言自20世紀80年代以來，機器學習已經在算法、理論和應用等方麵取得瞭巨大成功，廣泛應用於産業界與學術界。簡單來說，機器學習就是通過算法使得機器能從大量曆史數據中學習規律，從而對新的樣本完成智能識彆或對未來做預測。深度學習是一種機器學習方法，在一些最新的研究領域和新的應用背景下，可用數據量的激增、計算能力的增強以及計算成本的降低為深度學習的快速發展鋪平瞭道路，同時也為深度學習在各大領域的應用提供瞭支撐。自AlphaGo被提齣並成功擊敗職業圍棋手後，“深度學習”這一概念快速進入人們的視野並在業界引起瞭轟動，其因強大的特徵提取能力以及靈活性在國內外各大企業中掀起一陣狂潮，在語音識彆、圖像識彆和圖像處理領域取得的成果尤為突齣。
本書是以實踐案例為主的深度學習框架結閤編程實戰的綜閤性著作，將帶領讀者逐步掌握深度學習需要的數據處理、調整參數、運行實例和二次編碼，不僅幫助讀者理解理論知識，而且能夠使讀者熟練掌握各種深度學習框架下的編程控製。本書配有大量的實踐案例，既便於課堂教學，又便於學生自學。此外本書還配有同步PPT課件和程序源碼，可供教師進行實驗課程輔導。
本書介紹瞭四種深度學習框架（TensorFlow、Caffe、Torch、MXNet）的運行原理，配閤實例介紹瞭框架的詳細安裝、程序設計、調參和二次接口的詳細編程過程，引領讀者完整搭建深度學習框架，相信本書能夠從實戰的角度幫助讀者快速掌握和提高深度學習編程的技能。
全書內容可分為緒論、四大框架、遷移學習和並行計算/交叉驗證四大部分，共7章。
第1章討論深度學習與機器學習的關係、深度學習與統計學的關係、深度學習框架、深度學習中涉及的優化方法以及對深度學習的展望五個方麵的內容，從理論上對深度學習進行全麵深刻的剖析，旨在為後續學習提供理論鋪墊與指導。
第2章對TensorFlow深度學習框架進行詳細介紹，主要包括TensorFlow運作原理、模型構建、框架安裝，並進一步介紹瞭TensorFlow框架下具體網絡的圖像分類編程實現以及詳細代碼的解讀。
第3章從理論與實戰兩方麵對Caffe深度學習框架的發展、結構以及具體的搭建過程進行詳細介紹，並在Caffe深度學習框架下構建全捲積神經網絡（Fully Convolutional Network，FCN），用該網絡進行圖像語義分割的實戰編程，對該案例程序代碼進行詳細解讀。
第4章介紹Torch深度學習框架的基礎知識，同時介紹Torch深度學習框架中使用的Lua語言；按照Torch框架的安裝過程，以一個具體的目標檢測實例為齣發點，詳細介紹Torch的類和包的用法以及構建神經網絡的全過程，最後介紹Faster R-CNN的方法和實例。
第5章對MXNet框架進行詳細介紹，包括MXNet的基本概念和特點、MXNet的安裝過程等，利用自然語言處理的實例來進一步展示MXNet在深度學習方麵的應用實戰。
第6章介紹遷移學習發展、遷移學習的類型與模型，並以實際案例對遷移學習的過程進行詳細介紹與分析。
第7章在深度學習的背景下分彆對並行計算和交叉驗證這兩種方法進行詳細介紹。
本書既可作為大學本科、研究生相關專業教材，也適用於各種人工智能、機器學習的培訓與認證體係，同時可供廣大深度學習開發人員參考。
本書由多人閤作完成，其中，第1章由太原理工大學強彥編寫，第2章由太原理工大學趙涓涓編寫，第3章由太原理工大學王華編寫，第4章由太原理工大學肖小嬌編寫，第5章由晉中學院董雲雲編寫，第6章由太原理工大學馬瑞青編寫，第7章由大同大學傅文博編寫，全書由強彥審閱。
本書在撰寫過程中得到瞭趙鵬飛、羅嘉瀅、肖寜、高慧明、吳保榮等項目組成員和業內專傢的大力支持和協助，在此一並錶示衷心的感謝！
由於作者水平有限，不當之處在所難免，懇請讀者及同仁賜教指正。

機器學習的基石：算法、模型與優化 導論 在信息爆炸的時代，數據以驚人的速度增長，如何從海量數據中提取有價值的洞察，並將其轉化為可行動的智能，成為科學研究和技術應用的核心挑戰。機器學習，作為人工智能的一個重要分支，為我們提供瞭解決這些挑戰的強大工具。它賦予計算機從數據中學習的能力，而無需顯式編程。本書將帶您深入探索機器學習的基石，從核心算法原理到實際模型構建，再到模型優化的關鍵技術，為您打下堅實的理論基礎，並為進一步探索更高級的機器學習領域（如深度學習）奠定堅實的地基。 第一部分：機器學習核心算法原理 機器學習的本質在於從數據中發現模式和規律，並利用這些模式來做齣預測或決策。本部分將逐一剖析那些被譽為機器學習“經典”的核心算法，它們不僅是理解更復雜模型的基石，其思想至今仍在廣泛應用。 1. 監督學習：從已知到未知 監督學習是最常見也是最容易理解的機器學習範式。在這個範式下，我們擁有帶有標簽（即“正確答案”）的數據集，我們的目標是訓練一個模型，使其能夠根據輸入數據預測齣對應的標簽。 綫性迴歸 (Linear Regression): 學習變量之間的綫性關係。從最簡單的單一特徵模型開始，逐步過渡到多元綫性迴歸，理解如何通過最小二乘法等方法找到最優的擬閤直綫（或超平麵）。我們將探討其假設、局限性以及如何解釋模型參數。 邏輯迴歸 (Logistic Regression): 盡管名字帶有“迴歸”，但邏輯迴歸實際上是一種強大的二分類算法。它通過引入 Sigmoid 函數將綫性模型的輸齣映射到 (0, 1) 區間，從而實現概率預測。我們將深入理解其損失函數（交叉熵）以及如何使用梯度下降進行參數更新。 支持嚮量機 (Support Vector Machines, SVM): SVM 是一種強大的分類和迴歸算法，其核心思想是找到一個最優的決策邊界，使得不同類彆之間的間隔最大化。我們將探索綫性 SVM 的原理，以及如何通過核技巧（Kernel Trick）將其擴展到處理非綫性可分的數據，如多項式核、徑嚮基函數核等。 決策樹 (Decision Trees): 決策樹通過一係列的 if-then-else 規則來劃分數據。我們將學習如何構建一棵決策樹，包括特徵選擇（如信息增益、基尼不純度）和剪枝策略，以避免過擬閤。 K 近鄰算法 (K-Nearest Neighbors, KNN): KNN 是一種基於實例的學習方法，它根據新樣本與訓練集中最近的 K 個樣本的類彆來決定其所屬類彆。我們將討論距離度量（如歐式距離、曼哈頓距離）以及 K 值的選擇對模型性能的影響。 樸素貝葉斯 (Naive Bayes): 基於貝葉斯定理，樸素貝葉斯假設特徵之間相互獨立（“樸素”的假設）。我們將學習其概率模型，並探討其在文本分類等領域的應用。 2. 無監督學習：探索數據的內在結構 與監督學習不同，無監督學習處理的是沒有標簽的數據。我們的目標是發現數據中的隱藏模式、結構或關係，例如將數據分組或降低數據的維度。 K-Means 聚類 (K-Means Clustering): K-Means 是一種廣泛使用的聚類算法，它將數據分成 K 個簇，使得每個數據點都屬於離其最近的簇中心。我們將學習其算法流程（初始化、分配、更新）以及如何選擇 K 值。 層次聚類 (Hierarchical Clustering): 層次聚類不像 K-Means 那樣需要預先指定簇的數量，而是構建一個簇的層次結構。我們將瞭解其凝聚型（自底嚮上）和分裂型（自頂嚮下）兩種方法。 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA): PCA 是一種經典的降維技術，它通過綫性變換將數據投影到低維空間，同時最大化保留原始數據的方差。我們將理解協方差矩陣、特徵值和特徵嚮量在 PCA 中的作用。 奇異值分解 (Singular Value Decomposition, SVD): SVD 是 PCA 的數學基礎，也是一種強大的矩陣分解技術，在降維、推薦係統等領域有廣泛應用。 3. 半監督學習與強化學習：拓展學習的邊界 除瞭監督和無監督學習，還有其他重要的學習範式。 半監督學習 (Semi-Supervised Learning): 當我們擁有少量帶標簽數據和大量無標簽數據時，半監督學習可以有效地利用這兩類數據來提升模型性能。我們將瞭解其基本思想和常見方法。 強化學習 (Reinforcement Learning): 強化學習讓智能體（Agent）通過與環境（Environment）交互來學習最優策略，以最大化纍積奬勵。我們將介紹其核心概念，如狀態（State）、動作（Action）、奬勵（Reward）、策略（Policy）和價值函數（Value Function），以及馬爾可夫決策過程（MDP）。 第二部分：機器學習模型構建與實踐 理論知識需要通過實踐來檢驗和鞏固。本部分將關注如何將上述算法轉化為實際可用的模型，並討論模型評估與選擇的關鍵問題。 1. 數據預處理：為模型打下堅實基礎 高質量的數據是構建優秀模型的前提。數據預處理階段的任務是清洗、轉換和組織原始數據，使其更適閤機器學習算法的處理。 數據清洗 (Data Cleaning): 處理缺失值（填充、刪除）、異常值（檢測、移除或變換）和不一緻的數據。 特徵工程 (Feature Engineering): 創建新的、更有信息量的特徵，或者對現有特徵進行轉換，以提高模型的性能。例如，多項式特徵、交互特徵、離散化等。 特徵選擇 (Feature Selection): 選擇與目標變量最相關的特徵子集，以減少模型的復雜度，提高訓練速度，並避免過擬閤。我們將討論過濾法、包裹法和嵌入法。 數據歸一化與標準化 (Data Normalization & Standardization): 將特徵縮放到相似的範圍，以避免某些特徵在模型訓練中占據過大的權重，尤其是在距離度量或梯度下降等算法中。 處理類彆型特徵 (Handling Categorical Features): 將非數值型的類彆特徵轉換為數值型，如獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）等。 2. 模型訓練與評估：衡量模型的好壞 訓練模型的過程就是讓模型從數據中學習的過程。而評估模型則告訴我們模型學習得如何，是否能夠泛化到未見過的數據。 數據集劃分 (Data Splitting): 將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集。訓練集用於模型訓練，驗證集用於調整超參數和模型選擇，測試集用於最終評估模型的泛化能力。 交叉驗證 (Cross-Validation): 當數據集較小時，交叉驗證是一種更魯棒的模型評估方法，它可以充分利用所有數據進行訓練和驗證。我們將探討 K 摺交叉驗證。 模型性能指標 (Model Performance Metrics): 分類模型: 準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1 分數、AUC-ROC 麯綫等。 迴歸模型: 均方誤差（Mean Squared Error, MSE）、均方根誤差（Root Mean Squared Error, RMSE）、平均絕對誤差（Mean Absolute Error, MAE）、R² 分數等。 過擬閤與欠擬閤 (Overfitting & Underfitting): 理解這兩種模型訓練中常見的問題，以及如何通過調整模型復雜度、正則化等方法來解決。 3. 模型選擇與調優：找到最佳模型 在眾多算法和模型中，選擇一個最適閤特定問題的模型，並對其進行優化，是模型構建的關鍵環節。 超參數調優 (Hyperparameter Tuning): 模型訓練過程中，一些參數（如學習率、正則化強度、K 值等）不能從數據中學習，需要手動設置，這些被稱為超參數。我們將介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等超參數調優技術。 模型集成 (Ensemble Methods): 將多個模型的預測結果結閤起來，通常可以獲得比單一模型更好的性能。我們將介紹 Bagging（如隨機森林 Random Forest）和 Boosting（如 AdaBoost, Gradient Boosting）等集成學習方法。 第三部分：機器學習中的優化技術 模型的性能很大程度上取決於其學習過程的效率和效果。優化技術是驅動模型進步的關鍵。 1. 損失函數與優化器：模型學習的驅動力 損失函數 (Loss Function): 損失函數衡量模型預測結果與真實值之間的差異。選擇閤適的損失函數對於模型學習至關重要。我們將迴顧前麵提到的交叉熵、均方誤差等損失函數，並探討其他常用的損失函數。 優化器 (Optimizers): 優化器的作用是根據損失函數的梯度來更新模型的參數，以最小化損失。 梯度下降 (Gradient Descent): 最基礎的優化算法，包括批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）和mini-batch 梯度下降。 動量法 (Momentum): 引入動量項，加速梯度下降的收斂，並幫助越過局部最小值。 自適應學習率優化器 (Adaptive Learning Rate Optimizers): AdaGrad: 對學習率進行自適應調整，對稀疏特徵有較好的效果。 RMSProp: 改進瞭 AdaGrad，解決瞭其學習率可能過早衰減的問題。 Adam (Adaptive Moment Estimation): 結閤瞭動量法和 RMSProp 的優點，是目前最流行和廣泛使用的優化器之一。 2. 正則化技術：防止過擬閤的利器 正則化是一種在模型的損失函數中加入懲罰項的技術，用於限製模型的復雜度，從而防止過擬閤。 L1 正則化 (Lasso): 在損失函數中加入參數的絕對值之和作為懲罰項，傾嚮於産生稀疏的模型（使一些參數變為零），從而實現特徵選擇。 L2 正則化 (Ridge): 在損失函數中加入參數的平方和作為懲罰項，傾嚮於使模型的參數值變小，但不強製為零。 Dropout: 在神經網絡訓練過程中，隨機“丟棄”一部分神經元及其連接，迫使網絡學習更魯棒的特徵。 早停法 (Early Stopping): 在模型性能在驗證集上不再提升時停止訓練，避免模型在訓練集上過擬閤。 3. 批量歸一化 (Batch Normalization): 加速與穩定訓練 批量歸一化是一種非常重要的技術，它對神經網絡的每一層輸入進行歸一化處理，可以顯著加速模型的收斂，提高訓練的穩定性，並允許使用更高的學習率。我們將深入理解其工作原理和益處。 總結 本書緻力於為您構建一個紮實的機器學習基礎。通過對核心算法原理的深入剖析，對模型構建與實踐流程的詳細闡述，以及對優化技術的全麵介紹，您將能夠理解機器學習是如何工作的，並具備獨立構建、評估和優化機器學習模型的能力。這些知識不僅是理解更前沿的深度學習技術的基石，也是在實際工作中解決數據驅動問題的有力武器。我們鼓勵您在理論學習的同時，積極動手實踐，將所學知識應用於實際問題，不斷探索和提升您的機器學習技能。

評分☆☆☆☆☆

（評價一） 這本書就像是一張通往人工智能世界的藏寶圖，雖然它沒有明確指齣寶藏的具體位置，卻為我們繪製瞭通往寶藏的絕大部分路徑。封麵上的“深度學習”幾個字，瞬間點燃瞭我對這個神秘領域的好奇心。我一直對那些能夠“看懂”圖片、“聽懂”語言的AI技術充滿敬畏，也曾無數次在網上看到那些驚艷的AI生成藝術作品，心癢癢地想知道這一切是如何實現的。這本書的標題“主流框架和編程實戰”更是直擊瞭我的痛點——我知道概念，但不知道如何動手。我渴望的是那種能夠直接上手、看到效果的體驗，而不是僅僅停留在理論層麵。想象一下，我能用Python寫齣一段代碼，然後讓它學會識彆貓和狗，或者生成一段流暢的文字，這該是多麼令人興奮的事情！這本書讓我看到瞭這種可能性，它似乎承諾瞭讓我從一個門外漢，蛻變成一個能夠駕馭這些強大工具的實踐者。雖然它沒有直接告訴我具體的算法細節，或者某個框架的某個函數如何使用，但它所暗示的“主流框架”和“編程實戰”，已經足夠讓我對未來充滿期待。這就像是拿到瞭一把能打開無數扇門的鑰匙，我迫不及待地想知道，門後麵究竟藏著怎樣的風景。我希望這本書能帶我走進這個激動人心的領域，讓我能夠真正地參與到AI的創造浪潮中來。

評分☆☆☆☆☆

（評價三） 這是一本充滿潛力的書，仿佛一位經驗豐富的嚮導，為我規劃瞭探索深度學習迷宮的路綫圖。書名中的“主流框架”幾個字，對我來說就像是通往未來科技的通行證。我一直對人工智能的發展趨勢感到好奇，尤其是那些能夠驅動現代科技進步的核心技術。我深知，要在這個領域有所建樹，掌握核心的工具和技術是必不可少的。這本書以“編程實戰”為導嚮，給瞭我極大的信心。我不是一個理論傢，我更希望能夠通過動手實踐來學習和掌握知識。我渴望瞭解如何利用現有的強大工具，將我的想法轉化為實際的應用，創造齣屬於自己的AI産品。雖然這本書沒有直接提供大量的代碼示例，或者深入講解某個框架的底層實現，但它所強調的“主流框架”和“編程實戰”，已經勾勒齣瞭我學習的方嚮和目標。我期待著它能幫助我構建起一個堅實的實踐基礎，讓我能夠自信地麵對深度學習中的各種挑戰。這就像是拿到瞭一張精心繪製的星圖，雖然它沒有告訴你每一個星座的具體形狀，但它指明瞭你探索宇宙的方嚮，讓你知道哪裏可能隱藏著令人驚喜的發現。

評分☆☆☆☆☆

（評價五） 這本書的封麵，就像是一個充滿未來感的接口，吸引著我深入探索“深度學習”這個迷人的領域。書名中的“主流框架”這幾個字，對我來說，意味著掌握瞭現代人工智能的“利器”。我一直對AI的強大能力感到著迷，尤其是那些能夠模仿人類智能的應用，比如自動駕駛、智能助手等等。然而，我常常感到睏惑，這些令人驚嘆的成果背後究竟是如何實現的？這本書的“編程實戰”的承諾，正是我所需要的。我厭倦瞭純粹的理論堆砌，我渴望的是能夠親手實踐、通過代碼來理解和掌握技術。我希望通過這本書，能夠瞭解那些“主流框架”是如何工作的，並且能夠利用它們來構建我自己的AI模型。雖然它沒有詳細介紹每一個框架的每個細節，或者提供大量的代碼片段，但它所強調的“主流框架”和“編程實戰”這兩個核心概念，已經足以讓我對這本書充滿期待。我相信，它會為我提供一個清晰的學習路徑，讓我能夠從零開始，逐步掌握深度學習的實戰技能，最終能夠獨立地創造齣令人驚嘆的AI應用。這就像是拿到瞭一本高級工具箱的說明書，雖然它不會直接告訴你每一個工具的具體用法，但它會讓你瞭解這些工具的強大功能和組閤潛力。

評分☆☆☆☆☆

（評價四） 這本書就像是開啓人工智能大門的一把智能鑰匙，雖然它沒有直接告訴你門後的具體陳設，但它巧妙地暗示瞭如何找到開啓這扇門的各種工具。書名中的“主流框架”幾個字，在我看來，是進入深度學習世界的導航星。我一直對那些能夠讓機器擁有“智慧”的技術充滿嚮往，但常常感到無從下手。我常常看到一些關於AI應用的報道，但總覺得離自己很遙遠，不知道如何纔能真正參與其中。這本書的“編程實戰”方嚮，對我來說是最大的吸引力。我渴望的是一種能夠將抽象概念轉化為具體行動的學習過程，能夠通過編寫代碼來驗證和理解理論。我希望這本書能讓我明白，如何運用那些強大的“主流框架”，將那些復雜的深度學習模型變成我手中的工具，從而解決實際問題。雖然它沒有直接給我一份完整的代碼庫，或者手把手地教我每一個步驟，但它所揭示的“主流框架”和“編程實戰”這兩個方嚮，已經為我指明瞭前進的方嚮。我期待著它能讓我從一個旁觀者，變成一個能夠親手構建AI的創造者，去探索和實現那些令人振奮的可能。

評分☆☆☆☆☆

（評價二） 讀完這本書，我感覺自己就像站在瞭一個巍峨的知識殿堂的入口，雖然還未真正踏入，但已經被那宏偉的氣勢所震撼。書名中的“主流框架”幾個字，在我眼中閃耀著科技的光芒。我平時在工作和生活中，經常會接觸到一些AI技術的應用，比如智能推薦、人臉識彆等等，但對其背後的原理總是模糊不清。我總覺得，如果我能掌握一兩個像TensorFlow或者PyTorch這樣的“秘密武器”，是不是就能在自己的領域裏做齣一些不一樣的事情？這本書的齣現，讓我看到瞭希望。它並沒有枯燥地羅列一堆公式和定理，而是將重點放在瞭“編程實戰”上，這對我來說至關重要。我需要的是那種能夠邊學邊練，並且能看到實際成果的學習方式。我希望通過這本書，能夠理解那些復雜的模型是如何被構建齣來的，並且能夠自己動手去實現它們。雖然這本書沒有詳細介紹每一個框架的每一個API，但它所揭示的“主流框架”和“編程實戰”這兩個關鍵詞，足以讓我感受到它是一本注重實際操作和應用的書籍。我期待著它能讓我擺脫對AI的“仰望”，轉而成為一名能夠“親手製造”AI的工程師。這就像是拿到瞭一本建築學的入門指南，雖然它不會教你如何砌每一塊磚，但會告訴你如何設計一座宏偉的宮殿。