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廖星宇 陳雲 著

圖書標籤:

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

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：YL12599

商品編碼：23169702107

開本：16

齣版時間：2017-09-01

頁數：1

2冊 深度學習框架PyTorch 入門與實踐+深度學習入門之PyTorch 廖星宇

深度學習框架PyTorch：入門與實踐

陳雲 著

定價 65.00

 

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121330773

版次：1

商品編碼：12261129

品牌：Broadview

齣版時間：2018-01-01

叢書名 ：博文視點AI係列

作 譯 者：廖星宇

齣版時間：2017-09    韆 字 數：299

版    次：01-01    頁    數：232

開    本：16開

裝    幀：

I S B N ：9787121326202     

換    版：

所屬分類：科技 >> 計算機 >> 計算機科學

紙質書定價：￥79.0

深度學習如今已經成為瞭科技領域&炙手可熱的技術，在本書中，我們將幫助你入門深度學習的領域。本書將從人工智能的介紹入手，瞭解機器學習和深度學習的基礎理論，並學習如何用PyTorch框架對模型進行搭建。通過閱讀本書，你將會學習到機器學習中的綫性迴歸和logistic迴歸，深度學習的優化方法，多層全連接神經網絡，捲積神經網絡，循環神經網絡以及生成對抗網絡，同時從零開始對PyTorch進行學習，瞭解PyTorch基礎及如何用其進行模型的搭建，&後通過實戰瞭解&前沿的研究成果和PyTorch在實際項目中的應用。

第1 章深度學習介紹1

1.1 人工智能. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.2 數據挖掘、機器學習與深度學習. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.2.1 數據挖掘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.2.2 機器學習. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.2.3 深度學習. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1.3 學習資源與建議. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

第2 章深度學習框架11

2.1 深度學習框架介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.2 PyTorch 介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2.1 什麼是PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2.2 為何要使用PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.3 配置PyTorch 深度學習環境. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.3.1 操作係統的選擇. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.3.2 Python 開發環境的安裝. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2.3.3 PyTorch 的安裝. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

第3 章多層全連接神經網絡24

3.1 熱身：PyTorch 基礎. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

3.1.1 Tensor（張量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

3.1.2 Variable（變量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

3.1.3 Dataset（數據集） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3.1.4 nn.Module（模組） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

3.1.5 torch.optim（優化） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

3.1.6 模型的保存和加載. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.2 綫性模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

3.2.1 問題介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

3.2.2 一維綫性迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

3.2.3 多維綫性迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

3.2.4 一維綫性迴歸的代碼實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

3.2.5 多項式迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.3 分類問題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.3.1 問題介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.3.2 Logistic 起源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.3.3 Logistic 分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.3.4 二分類的Logistic 迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

3.3.5 模型的參數估計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

3.3.6 Logistic 迴歸的代碼實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

3.4 簡單的多層全連接前嚮網絡. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

3.4.1 模擬神經元. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

3.4.2 單層神經網絡的分類器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

3.4.3 激活函數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

3.4.4 神經網絡的結構. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

3.4.5 模型的錶示能力與容量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

3.5 深度學習的基石：反嚮傳播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

3.5.1 鏈式法則. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

3.5.2 反嚮傳播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

3.5.3 Sigmoid 函數舉例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

3.6 各種優化算法的變式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

3.6.1 梯度下降法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

3.6.2 梯度下降法的變式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

3.7 處理數據和訓練模型的技巧. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

3.7.1 數據預處理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

3.7.2 權重初始化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

3.7.3 防止過擬閤. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

3.8 多層全連接神經網絡實現MNIST 手寫數字分類. . . . . . . . . . . . . . 69

3.8.1 簡單的三層全連接神經網絡. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

3.8.2 添加激活函數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

3.8.3 添加批標準化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

3.8.4 訓練網絡. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

第4 章捲積神經網絡76

4.1 主要任務及起源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

4.2 捲積神經網絡的原理和結構. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

4.2.1 捲積層. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

4.2.2 池化層. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

4.2.3 全連接層. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

4.2.4 捲積神經網絡的基本形式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

4.3 PyTorch 捲積模塊. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

4.3.1 捲積層. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

4.3.2 池化層. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

4.3.3 提取層結構. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

4.3.4 如何提取參數及自定義初始化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

4.4 捲積神經網絡案例分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

4.4.1 LeNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

4.4.2 AlexNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

4.4.3 VGGNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

4.4.4 GoogLeNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

4.4.5 ResNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100

4.5 再實現MNIST 手寫數字分類. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

4.6 圖像增強的方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

4.7 實現cifar10 分類. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

第5 章循環神經網絡111

5.1 循環神經網絡. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

5.1.1 問題介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

5.1.2 循環神經網絡的基本結構. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

5.1.3 存在的問題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115

5.2 循環神經網絡的變式：LSTM 與GRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116

5.2.1 LSTM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116

5.2.2 GRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119

5.2.3 收斂性問題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120

5.3 循環神經網絡的PyTorch 實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122

5.3.1 PyTorch 的循環網絡模塊. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122

5.3.2 實例介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127

5.4 自然語言處理的應用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

5.4.1 詞嵌入. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

5.4.2 詞嵌入的PyTorch 實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133

5.4.3 N Gram 模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133

5.4.4 單詞預測的PyTorch 實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134

5.4.5 詞性判斷. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136

5.4.6 詞性判斷的PyTorch 實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137

5.5 循環神經網絡的更多應用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140

5.5.1 Many to one . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140

5.5.2 Many to Many（shorter） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141

5.5.3 Seq2seq . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141

5.5.4 CNN+RNN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142

第6 章生成對抗網絡144

6.1 生成模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144

6.1.1 自動編碼器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145

6.1.2 變分自動編碼器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150

6.2 生成對抗網絡. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153

6.2.1 何為生成對抗網絡. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153

6.2.2 生成對抗網絡的數學原理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160

6.3 Improving GAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164

6.3.1 Wasserstein GAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164

6.3.2 Improving WGAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167

6.4 應用介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168

6.4.1 Conditional GAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168

6.4.2 Cycle GAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170

第7 章深度學習實戰173

7.1 實例一——貓狗大戰：運用預訓練捲積神經網絡進行特徵提取與預測. 173

7.1.1 背景介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174

7.1.2 原理分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174

7.1.3 代碼實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177

7.1.4 總結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183

7.2 實例二——Deep Dream：探索捲積神經網絡眼中的世界. . . . . . . . . 183

7.2.1 原理介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184

7.2.2 預備知識：backward . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185

7.2.3 代碼實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190

7.2.4 總結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195

7.3 實例三——Neural-Style：使用PyTorch 進行風格遷移. . . . . . . . . . . 196

7.3.1 背景介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196

7.3.2 原理分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197

7.3.3 代碼實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199

7.3.4 總結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205

7.4 實例四——Seq2seq：通過RNN 實現簡單的Neural Machine Translation . 205

7.4.1 背景介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206

7.4.2 原理分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206

7.4.3 代碼實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209

7.4.4 總結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 

 

 

掌握前沿AI技術：一套係統化深度學習實戰教程 在人工智能浪潮席捲全球的今天，深度學習作為其核心驅動力，正以前所未有的速度改變著我們的世界。從智能語音助手到自動駕駛，從醫療診斷到金融風控，深度學習的應用場景日益廣泛，對技術人纔的需求也愈發迫切。如果您希望深入瞭解這一革命性技術，並掌握構建智能係統的核心技能，那麼，這套精心編排的深度學習入門與實踐教程將是您不可或缺的夥伴。 本套教程不僅涵蓋瞭深度學習的基礎理論，更聚焦於當下最流行、最強大的深度學習框架——PyTorch，為您提供從零開始的係統化學習路徑。我們深知，理論的學習固然重要，但將知識轉化為實際能力，離不開動手實踐。因此，本教程將理論與實踐緊密結閤，通過大量的代碼示例、案例分析和項目實戰，幫助您真正理解深度學習的奧秘，並能靈活運用PyTorch框架解決實際問題。 為何選擇PyTorch？ 在眾多深度學習框架中，PyTorch憑藉其易用性、靈活性和強大的社區支持，迅速贏得瞭全球開發者的青睞。它的動態計算圖機製使得模型調試更加直觀方便，Pythonic的語法風格降低瞭學習門檻，使得更多開發者能夠快速上手。無論是學術研究還是工業應用，PyTorch都展現齣瞭卓越的性能和廣闊的應用前景。本教程將帶您深入理解PyTorch的設計理念，掌握其核心API，並學會如何利用其強大功能構建、訓練和部署各類深度學習模型。 教程內容概覽： 第一部分：深度學習理論基石 在正式踏入PyTorch的實踐世界之前，我們將首先為您打下堅實的理論基礎。這一部分旨在幫助您建立對深度學習核心概念的清晰認識，為後續的學習和實踐掃清障礙。 什麼是深度學習？ 我們將從曆史和概念的層麵，介紹深度學習的起源、發展及其與傳統機器學習的區彆。您將瞭解到神經網絡的基本結構，以及為何深層網絡在處理復雜數據時錶現齣驚人的能力。 神經網絡的數學原理： 深度學習本質上是數學的藝術。我們將深入剖析構成神經網絡的數學基礎，包括綫性代數、微積分、概率論和統計學。您將理解感知機、激活函數、損失函數、梯度下降等核心概念的數學含義，以及它們在模型訓練中的作用。 前嚮傳播與反嚮傳播： 這是神經網絡學習的核心機製。我們將詳細解釋數據如何在網絡中流動（前嚮傳播），以及如何通過反嚮傳播算法來計算和更新模型參數，從而優化模型性能。 常見的神經網絡模型： 您將初步瞭解一些經典的神經網絡架構，如多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。我們將闡述它們各自的特點、適用場景以及在圖像識彆、自然語言處理等領域的應用。 模型訓練中的關鍵要素： 除瞭算法本身，數據和訓練策略同樣至關重要。我們將探討數據集的劃分（訓練集、驗證集、測試集）、過擬閤與欠擬閤的現象及解決方案（正則化、Dropout等）、優化器（SGD、Adam等）的選擇和作用、學習率的調整策略，以及評估模型性能的常用指標。 第二部分：PyTorch實戰入門 在掌握瞭理論基礎之後，我們將正式引入PyTorch框架，通過循序漸進的方式，帶您體驗深度學習模型的構建與訓練過程。 PyTorch核心概念： 您將學習PyTorch中的基本數據結構——張量（Tensor），以及如何進行各種張量操作。我們將詳細介紹PyTorch的自動微分機製（Autograd），這是PyTorch強大之處的核心體現。 構建神經網絡模塊： PyTorch提供瞭`torch.nn`模塊，方便您構建各種神經網絡層和模型。您將學會如何定義自定義的網絡層，以及如何將它們組閤成完整的神經網絡模型。 模型訓練流程詳解： 從數據加載、模型定義、損失函數選擇、優化器配置，到訓練循環的實現、模型評估和保存，我們將帶領您一步步完成一個完整的模型訓練流程。 數據預處理與加載： 真實世界的數據往往需要經過預處理纔能用於模型訓練。我們將介紹PyTorch強大的數據加載工具`DataLoader`，以及如何進行數據增強、批量處理等操作。 GPU加速： 深度學習模型訓練通常需要大量的計算資源，GPU加速是必不可少的。您將學習如何將模型和數據遷移到GPU上，以大幅提升訓練效率。 第三部分：經典模型與應用實踐 本部分將聚焦於深度學習在不同領域的經典模型和實際應用，通過豐富的案例，讓您將所學知識應用於解決具體問題。 捲積神經網絡（CNN）與圖像識彆： CNN原理深入： 詳細講解捲積層、池化層、全連接層的原理及其在特徵提取中的作用。 經典CNN架構： 介紹LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等經典CNN模型的設計思想和優缺點。 圖像分類實戰： 使用PyTorch實現經典的圖像分類模型，如MNIST、CIFAR-10數據集上的分類任務。 遷移學習： 學習如何利用預訓練模型進行遷移學習，快速有效地解決新的圖像識彆問題。 目標檢測與語義分割基礎： 初步瞭解目標檢測（如Faster R-CNN、YOLO）和語義分割（如U-Net）的基本概念和實現思路。 循環神經網絡（RNN）與序列數據處理： RNN原理深入： 講解RNN如何處理序列數據，以及其在時間序列分析、自然語言處理中的應用。 長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU）： 深入理解LSTM和GRU如何解決RNN的長期依賴問題。 自然語言處理（NLP）基礎： 介紹詞嵌入（Word Embeddings）、文本預處理等NLP基礎概念。 文本分類與情感分析實戰： 使用PyTorch實現文本分類和情感分析模型。 序列生成： 探索使用RNN生成文本，如簡單的文本創作。 Transformer模型與現代NLP： Transformer架構： 重點講解Transformer模型的核心組件，如自注意力機製（Self-Attention）、多頭注意力（Multi-Head Attention）、位置編碼（Positional Encoding）等。 預訓練模型： 介紹BERT、GPT等強大的預訓練模型，以及它們在各種NLP任務中取得的巨大成功。 Fine-tuning實踐： 學習如何對預訓練模型進行微調，以適應特定的下遊NLP任務。 生成對抗網絡（GANs）基礎： GANs原理： 介紹GANs的生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）的工作原理，以及對抗訓練過程。 簡單GANs應用： 通過簡單的例子，展示GANs在圖像生成等方麵的潛力。 模型部署與優化： 模型評估與調優： 學習更深入的模型評估方法，以及超參數調優的技巧。 模型導齣與推理： 瞭解如何將訓練好的模型導齣，並在不同的環境中進行高效推理。 模型壓縮與效率提升： 初步瞭解模型量化、剪枝等提高模型效率的技術。 誰適閤學習本套教程？ 計算機科學、人工智能、數據科學領域的學生： 為您的學術研究和未來職業發展奠定堅實基礎。 希望轉行AI領域的開發者： 快速掌握前沿技術，開啓新的職業生涯。 在職工程師和研究人員： 學習和應用最新的深度學習技術，提升工作效率和創新能力。 對人工智能充滿好奇心的愛好者： 深入瞭解AI的運作機製，親手構建智能係統。 學習本套教程，您將獲得： 紮實的理論基礎： 清晰理解深度學習的核心概念和數學原理。 精通PyTorch框架： 熟練掌握PyTorch的API，能夠高效構建和訓練深度學習模型。 豐富的實戰經驗： 通過大量代碼示例和項目實戰，將理論知識轉化為實踐技能。 解決實際問題的能力： 學會應用深度學習技術解決圖像識彆、自然語言處理等領域的實際問題。 掌握前沿AI技術： 站在人工智能發展的前沿，迎接未來的無限可能。 加入我們，開啓您的深度學習探索之旅，用代碼構建智能的未來！

評分☆☆☆☆☆

這本書我最近剛拿到手，翻瞭翻前幾章，感覺 PyTorch 的入門真的比想象中要容易上手一些。作者在介紹基本概念的時候，比如張量（Tensor）的操作、自動求導（Autograd）的原理，都寫得相當清晰，有很多代碼示例，這一點我非常喜歡。不像有些書，光講理論，看得人雲裏霧裏。這裏麵給的例子都挺貼近實際應用的，不是那種脫離實際的“hello world”。比如，它一開始就讓你搭建一個簡單的神經網絡，處理一些基礎的數據集，雖然簡單，但整個流程都走通瞭，非常有成就感。而且，它還介紹瞭 PyTorch 的一些核心模塊，像 `nn.Module`、`optim`、`DataLoader`，這些都是構建模型必不可少的組件。我特彆關注瞭它對 GPU 加速的講解，這對於深度學習來說至關重要，書中給齣的配置和使用方法都很詳細，讓我這個初學者也能順利地將模型放到 GPU 上跑，大大提升瞭訓練速度。整體來說，這本書給我最大的感受就是“上手快，看得懂”，對於想要快速入門 PyTorch 的人來說，應該是個不錯的選擇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的優點在於它提供瞭一個非常全麵的 PyTorch 學習路徑。從最基礎的張量操作，到復雜的深度學習模型構建，再到模型的訓練和部署，基本上涵蓋瞭 PyTorch 開發的整個生命周期。我尤其贊賞它在介紹 PyTorch 的一些高級特性時，比如分布式訓練、模型量化等，都給齣瞭清晰的解釋和相應的代碼示例。這對於想要將深度學習模型應用到大規模場景中的開發者來說，非常有幫助。書中還穿插瞭一些關於深度學習理論的講解，比如反嚮傳播算法的數學原理，梯度下降的不同優化器，這些內容雖然不是 PyTorch 的核心，但對於理解模型的訓練過程至關重要。它並沒有把這些理論講得過於枯燥，而是通過結閤 PyTorch 的接口，讓你能更直觀地看到理論是如何在實踐中落地的。此外，書中的排版也很舒服，代碼清晰，圖文並茂，閱讀起來不會感到疲勞。總的來說，這本書是一本非常紮實的 PyTorch 教材，適閤那些希望深入理解 PyTorch 並將其應用於實際項目中的讀者。

評分☆☆☆☆☆

我之前對深度學習一直有點摸不著頭腦，感覺概念太多，公式也看得頭疼。偶然間看到這本書，抱著試試看的心態買迴來的。這本書的講解方式真的讓我耳目一新。它沒有上來就堆砌一堆復雜的數學公式，而是通過非常直觀的圖示和生動的比喻來解釋深度學習中的核心思想，比如捲積神經網絡（CNN）是如何提取圖像特徵的，循環神經網絡（RNN）是如何處理序列數據的，這些原本聽起來很抽象的概念，通過書中的講解，變得清晰易懂。我尤其欣賞它在介紹模型結構的時候，不僅給齣瞭代碼實現，還附帶瞭對模型內部工作原理的細緻剖析，讓你知道為什麼這樣設計模型能起作用。書中的案例也涵蓋瞭圖像識彆、自然語言處理等多個熱門領域，並且提供瞭完整的實現代碼，這對我這種喜歡動手實踐的人來說，簡直是福音。我跟著書中的例子，成功地復現瞭一些經典的深度學習模型，這種成就感是無與倫比的。它也強調瞭模型的調優和評估，這部分內容對於提高模型性能非常有幫助，讓我明白瞭光會搭建模型是不夠的，還需要知道如何讓它做得更好。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書的初衷是因為看到它標題裏有“深度學習入門”和“PyTorch實踐”這些字眼，想著能夠係統地學習一下。書的內容確實比較豐富，它不僅僅局限於 PyTorch 的基本用法，還深入探討瞭一些更高級的主題。比如，它詳細介紹瞭如何使用 PyTorch 來實現一些經典的深度學習模型，像是 AlexNet、VGG、ResNet 等等，並且還對比瞭這些模型在實際應用中的優劣。此外，它還涉及瞭一些模型部署的內容，比如如何將訓練好的模型導齣為 ONNX 格式，以及在不同平颱上的運行方式，這對於想要將模型應用到實際産品中的開發者來說，非常有價值。書中還提到瞭遷移學習和微調（fine-tuning）的概念，並給齣瞭相應的實踐方法，這對於在小數據集上訓練模型非常有用。我個人覺得，這本書的深度和廣度都做得不錯，既有入門級的講解，也有進階級的指導，能夠滿足不同層次讀者的需求。它不是那種“速成”的書，而是需要花時間去理解和消化，但一旦掌握瞭，收獲會非常大。

評分☆☆☆☆☆

我最近在工作中遇到瞭一個需要用 PyTorch 來處理一些圖像數據的問題，之前我對 PyTorch 瞭解不多，就找瞭這本書來學習。這本書的重點非常突齣，就是“實踐”。它提供的代碼示例都非常實用，而且都圍繞著具體的應用場景展開，比如圖像分類、目標檢測、圖像分割等等。書中的講解也很到位，它會一步步地告訴你如何加載數據、預處理數據、構建模型、訓練模型、評估模型，以及如何進行模型優化。最讓我印象深刻的是，它在講解一些復雜的模型時，比如 Faster R-CNN 或者 Mask R-CNN，並沒有直接給齣復雜的代碼，而是先從它們的原理齣發，然後逐步拆解，讓你理解其中的邏輯，最後再給齣相應的代碼實現。這樣的講解方式，讓我能夠深入理解模型的內在機製，而不是簡單地復製代碼。這本書還提供瞭一些關於數據增強和模型正則化的技巧，這些都是提升模型性能的關鍵。總而言之，這本書的實踐性非常強，非常適閤那些希望通過實際項目來學習 PyTorch 的人。