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出版者:人民邮电出版社

作者:张洪举

出品人:

页数:451

译者:

出版时间:2005-4

价格:52.00元

装帧:

isbn号码:9787115133793

丛书系列:

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《深度学习的基石：PyTorch 实战指南》 内容提要： 本书旨在为渴望掌握现代人工智能核心技术的学习者提供一本全面、深入且高度实用的 PyTorch 框架实战教程。我们摒弃了晦涩的理论堆砌，专注于构建清晰的认知框架和高效的实践能力。全书从 PyTorch 的基础张量操作入手，逐步深入到自动微分机制（Autograd）、构建复杂神经网络模块（`nn.Module`），直至涵盖数据加载、模型训练、性能优化及部署等全生命周期环节。 第一部分：PyTorch 基础与张量操作的艺术 本部分是构建 PyTorch 技能树的坚实地基。我们将详细解析 PyTorch 的核心数据结构——张量（Tensor）。 1. 张量基础架构与内存布局： 深入探讨张量与 NumPy 数组的异同，理解数据类型（DType）对计算效率的影响，以及张量在 CPU 和 GPU 之间的高效迁移机制。我们将特别关注张量在内存中的存储顺序（行主序与列主序）如何影响特定运算的性能。 2. 张量操作的向量化哲学： 详细介绍张量代数运算，包括广播（Broadcasting）机制的原理与应用，避免不必要的循环结构。通过大量矩阵乘法、卷积、转置等基本操作的实战案例，展示如何利用 PyTorch 的内置函数实现高效的并行计算。 3. 自动求导机制（Autograd）的内部工作原理： 这是深度学习框架的“魔法”所在。我们将解剖计算图的构建、前向传播与反向传播的流程。重点阐述 `requires_grad=True` 的意义，如何使用 `.grad` 属性，以及在进行模型评估或推理时使用 `torch.no_grad()` 的重要性，以优化内存和计算速度。 第二部分：构建高效的神经网络模块 本部分聚焦于如何利用 PyTorch 提供的面向对象结构，搭建复杂且可复用的模型。 1. `torch.nn.Module` 的精髓： 详细讲解如何自定义 `__init__` 和 `forward` 方法，这是封装模型结构的核心。通过对比搭建简单线性模型和多层感知机（MLP），展示模块化编程的优势。 2. 常用网络层深度解析： 逐一剖析卷积层（`nn.Conv2d`，及其与图像处理的对应关系）、循环层（RNN, LSTM, GRU）的参数设置与应用场景。特别强调参数初始化策略（如 Kaiming 初始化、Xavier 初始化）对模型收敛速度和稳定性的影响。 3. 损失函数（Loss Functions）的选择与应用： 不仅介绍 MSE、交叉熵等标准损失，还深入探讨在特定任务中（如目标检测的定位损失、语义分割的 Dice Loss）如何利用 `torch.nn.functional` 接口或自定义损失函数来指导模型学习。 第三部分：数据流水线与训练管线优化 一个高效的深度学习系统，其性能往往受制于数据准备的速度。本部分将解决数据输入和训练过程中的性能瓶颈。 1. `Dataset` 与 `DataLoader` 的高效协同： 详尽指导如何实现自定义 `torch.utils.data.Dataset` 类，处理非标准数据格式（如文本、时序数据）。重点讲解 `DataLoader` 中的多进程数据加载（`num_workers` 的合理配置）、数据预取（Pin Memory）以及批处理（Batching）策略，确保 GPU 始终处于饱和状态。 2. 优化器（Optimizer）的精细调优： 全面对比 SGD、Momentum、RMSProp 及 Adam 系列优化器（如 AdamW）。解释学习率（Learning Rate）调度策略（如 StepLR, CosineAnnealing）在训练不同阶段的作用，以及如何利用 L2 正则化（Weight Decay）控制模型复杂度。 3. 模型评估与过拟合的对抗： 系统介绍训练、验证、测试集划分的规范。深入探讨正则化技术，包括 Dropout 的工作原理、批量归一化（Batch Normalization）对训练稳定性的贡献，以及早停（Early Stopping）的应用。 第四部分：高级应用与实践技巧 本部分将读者引向 PyTorch 生态系统的前沿应用，涵盖迁移学习、模型保存与部署基础。 1. 迁移学习与预训练模型应用： 演示如何加载主流预训练模型（如 ResNet、BERT 的骨干网络），并进行微调（Fine-tuning）。讲解如何冻结（Freeze）部分层参数，并针对下游任务设计新的分类或回归头部。 2. 模型持久化与版本控制： 掌握保存和加载模型权重的最佳实践（保存 `state_dict` 而非整个模型）。讨论如何利用 Checkpoint 机制实现断点续训，并管理训练过程中的模型版本。 3. 利用 `torch.jit` 进行模型序列化（Serialization）： 初步介绍 TorchScript，如何将动态图模型转换为静态图表示，从而实现模型在 C++ 环境下的部署，为生产环境的加速打下基础。 本书侧重于“动手实现”，所有代码示例均经过精心设计和验证，确保读者在阅读理论的同时，能立刻在自己的硬件环境中运行并观察结果。本书面向有一定 Python 基础，希望系统性掌握深度学习主流框架的工程师、研究人员和高年级学生。掌握本书内容，将能独立完成从数据准备到模型训练、评估与优化的全流程深度学习项目。

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这本书在某些基础概念的解释上显得过于冗余和基础，对于一个已经有五年以上数据库和编程经验的开发者而言，很多章节的阅读体验是拖沓的。例如，关于关系型数据库的范式理论，书中的讲解可以压缩到三分之一的篇幅而不损失任何核心信息。我真正想深入了解的是，在处理TB级别数据量时的性能调优技巧，特别是针对VFP特有的内存管理和索引优化机制。书中虽然提到了性能优化，但大多停留在“确保索引正确使用”这种层面上，缺乏对底层执行计划分析和缓存策略的深入挖掘。此外，关于跨平台部署的讨论也显得不切实际，它似乎默认所有用户都运行在同一局域网的Windows XP/7环境下，完全没有触及到虚拟化、容器化或者通过WINE在类Unix系统上运行的任何可能性。这种技术视角的局限性，使得这本书的“应用案例”部分也显得有些脱离了当代企业级IT环境的复杂性。

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我购买这本书的初衷之一是希望它能提供一套清晰的、可复制的“应用架构蓝图”。我一直在寻找一个关于如何将庞大的、基于文件的VFP应用，逐步解耦并迁移到客户端-服务器模型，最终过渡到分层架构的系统性方案。然而，这本书给出的案例似乎还是停留在一个大型单体应用的内部组织结构上。它详细描述了如何设计一个模块化的菜单系统，如何规范化对象命名，这些都是良好的实践，但它们更偏向于“编码规范”而非“架构模式”。我更希望看到的是关于数据访问层（DAL）如何被抽象出来，以便未来能够平滑地替换成ADO.NET或其他现代数据连接器。书中对“模式”的理解，似乎更多地聚焦于UI/UX的设计模式和事件驱动模型的应用，而非面向服务或面向组件的宏观架构设计。对于一个希望用现代眼光审视VFP项目生命周期的技术管理者来说，这本书提供的思维框架略显陈旧。

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这本书的“案例分析”部分给我的感觉是，它们是早期项目文档的直接复述，缺乏批判性的反思和总结。例如，介绍一个库存管理系统的案例时，流程描述得非常细致，从入库到出库的每一步骤都详述了代码实现，但鲜有章节会停下来分析：“如果当时我们采用了三层架构，这个模块的维护成本会降低多少？”或者“在处理并发写入时，我们遇到的死锁问题是如何通过当时的事务管理机制解决的，现在有没有更好的替代方案？”这种缺乏“经验教训总结”和“未来展望”的叙述方式，使得这些案例的教学价值大打折扣。它更像是一个技术实现的流水账，而不是一个可供后人借鉴的工程范例。读者难以从中提炼出普适性的设计原则，只能照葫芦画瓢地复制特定的代码结构，这与一本宣称教授“开发模式”的书籍的定位严重不符。

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关于项目管理和团队协作的章节，是我最感到失望的部分。在当今时代，软件开发早已不是单枪匹马的英雄主义，而是高度依赖协作工具和流程的版本控制。这本书完全没有提及任何关于VFP项目如何融入Git或SVN进行版本控制的实际操作指南，也没有讨论如何使用JIRA或其他看板工具来管理需求和Bug。它似乎是为单人开发者或小型、固定团队编写的，这些团队可能仍然使用共享网络驱动器和手动备份作为“协作”的主要方式。对于一个期望了解如何让一个由多个程序员维护的VFP项目保持代码同步和变更可追溯性的专业人士来说，这本书提供的视角是完全脱节的。它停留在“代码即一切”的阶段，而忽略了现代软件工程中对可追溯性、自动化构建和持续集成/持续部署（CI/CD）的迫切需求。

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这本书的书名确实很吸引人，但老实说，我从头到尾都在寻找一些关于现代软件工程实践的深度内容，比如敏捷开发在桌面应用中的应用，或者如何将VFP应用与新兴的Web服务（如RESTful API）进行集成，这些在今天的开发环境中是至关重要的。这本书给我的感觉，更像是对九十年代末到本世纪初，VFP鼎盛时期那一套经典、成熟但略显陈旧的“项目管理哲学”的细致回顾。我期待看到的是如何利用VFP的数据库特性来构建高性能的微服务架构，哪怕只是理论探讨也好，但书中更多的是对表单设计器、报表生成器以及文件型数据库操作的详尽阐述，这对于一个渴望了解VFP在当前生态中如何“续命”的开发者来说，未免有些失落。它更像是一份详尽的操作手册，而非一本关于前沿架构思想的论述集。我希望书中能有关于代码重构策略的章节，特别是针对大型、历史悠久的代码库进行现代化改造的实操指南，但这方面的内容几乎是空白的。

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