Deep Learning with PyTorch pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Deep Learning with PyTorch teaches you how to implement deep learning algorithms with Python and PyTorch. This book takes you into a fascinating case study: building an algorithm capable of detecting malignant lung tumors using CT scans. As the authors guide you through this real example, you'll discover just how effective and fun PyTorch can be. After a quick introduction to the deep learning landscape, you'll explore the use of pre-trained networks and start sharpening your skills on working with tensors. You'll find out how to represent the most common types of data with tensors and how to build and train neural networks from scratch on practical examples, focusing on images and sequences.
After covering the basics, the book will take you on a journey through larger projects. The centerpiece of the book is a neural network designed for cancer detection. You'll discover ways for training networks with limited inputs and start processing data to get some results. You'll sift through the unreliable initial results and focus on how to diagnose and fix the problems in your neural network. Finally, you'll look at ways to improve your results by training with augmented data, make improvements to the model architecture, and perform other fine tuning.
what's inside
Using the PyTorch tensor API
Understanding automatic differentiation in PyTorch
Training deep neural networks
Monitoring training and visualizing results
Implementing modules and loss functions
Loading data in Python for PyTorch
Interoperability with NumPy
Deploying a PyTorch model for inference
作者简介
Eli Stevens has worked in Silicon Valley for the past 15 years as a software engineer, and the past 7 years as Chief Technical Officer of a startup making medical device software.
Luca Antiga is co-founder and CEO of an AI engineering company located in Bergamo, Italy, and a regular contributor to PyTorch.
目录信息
读后感
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用户评价
从一个资深开发者的角度来看，这本书的真正亮点在于它对PyTorch生态系统中前沿和专业化工具链的覆盖深度。它没有止步于讲解核心的张量运算，而是勇敢地探索了模型部署和生产化部署的议题。关于TorchScript的讲解部分，我印象非常深刻，作者详尽地演示了如何将动态的Python模型转换为静态图表示，以便在不依赖Python解释器的环境中高效运行。这对于需要将模型嵌入到C++服务或者移动设备的应用场景是至关重要的知识。此外，书中对自定义扩展模块（使用C++或CUDA编写自定义算子）的介绍，虽然篇幅不多，但深度和清晰度都达到了极高水准，为那些追求极致性能的读者提供了清晰的路线图。读完之后，我感觉自己不再仅仅是一个PyTorch的用户，而更像是能够参与到框架扩展和优化设计中的一员。这本书真正为读者打开了通往专业级深度学习工程实践的大门。
评分这本书的价值在于它成功地架设了一座理论与工程实践之间的坚实桥梁。许多深度学习的书籍要么过于偏向数学推导，让工程师望而却步；要么过于关注代码的即时应用，缺乏对模型泛化能力的深刻洞察。然而，这本书找到了一个绝佳的平衡点。在介绍Transformer架构时，作者不仅展示了如何用PyTorch的`nn.Transformer`模块快速搭建，更深入地剖析了注意力机制中多头设计的物理意义和计算复杂性，这使得读者在决定是否要自己重写一个更轻量级的注意力层时，能够做出更明智的技术决策。我发现自己开始主动思考，而不是被动地接受书中给出的代码。书中穿插的“性能分析小贴士”也极其实用，它们教会我如何使用PyTorch内置的性能分析工具来识别代码中的瓶颈，这对于开发大型、高吞吐量的推理服务至关重要。这本书真正培养的是一种独立解决问题的能力，而非仅仅是复制代码的能力。
评分说实话，这本书的深入程度远超我的预期。起初我以为它会停留在那种“入门级”的教程层面，仅仅介绍一下API的用法，但很快我就发现我错了。作者对PyTorch生态系统中那些“隐藏”的强大功能挖掘得非常彻底，比如`torch.jit`的即时编译和模型序列化，以及如何利用`torch.distributed`进行高效的多GPU训练。我特别欣赏作者在讲解高级主题时所展现出的那种严谨的工程思维。他不仅仅告诉你“怎么做”，更深入地解释了“为什么这样做是最好的”。比如在讨论自定义损失函数和优化器时，他不仅给出了实现的代码，还详细分析了不同选择在不同数据集和任务上可能带来的收敛速度和最终精度的差异。这种对细节的关注和对底层机制的剖析，使得这本书不仅仅是工具手册，更像是一部关于高性能深度学习系统构建的“内功心法”。读完相关章节，我感觉自己对整个训练管道的控制力增强了不止一个档次，不再是盲目地堆砌层和参数，而是心中有数地进行设计和调整。
评分这本书的封面设计挺吸引人的，那种深邃的蓝色调配上简洁的文字，一下子就让人联想到它所涵盖的技术深度。我拿到手的时候，首先翻阅了一下目录，感觉内容组织得相当有条理，从基础的张量操作到复杂的卷积神经网络和循环神经网络，脉络清晰，循序渐进。作者在讲解理论概念时，并没有堆砌晦涩难懂的数学公式，而是非常注重用直观的例子来辅助理解，这一点对于我这种更偏向实践操作的读者来说，简直是福音。尤其是关于模型训练过程中的调试技巧和性能优化那一章，简直是实战宝典，很多我在实际项目中遇到的瓶颈，都能在书中找到对应的解决方案和思考角度。我记得书中提到了一种非常巧妙的梯度检查方法，让我对反向传播的理解上升到了一个新的高度。而且，书中提供的代码示例都非常精炼且可运行性极强，直接复制粘贴到我的开发环境中就能跑起来，大大节省了我搭建测试环境的时间。总的来说，它给我的感觉不是一本冷冰冰的教科书，而更像是一位经验丰富的同行在手把手地指导你如何驾驭这个强大的深度学习框架。
评分这本书的叙事风格非常独特，它没有采用那种传统学术著作的刻板说教模式，反而带有一种鼓励探索和试错的氛围。作者似乎非常理解初学者在面对海量概念和复杂API时可能产生的挫败感，因此在关键的学习节点，他总会穿插一些“过来人的经验之谈”，提醒读者关注哪些常见的陷点。我个人最喜欢的是它对数据加载和预处理模块的讲解，那部分写得极其细致，从使用`Dataset`和`DataLoader`的实践意义，到如何处理不同模态的数据（图像、文本、时间序列）的差异化需求，讲解得面面俱到。书中提到了一种优雅的处理不平衡数据集的方法，通过动态调整采样权重，避免了简单地过采样或欠采样可能带来的偏差，这个技巧我在最近的一个分类任务中应用了，效果立竿见影。另外，作者的语言充满了活力，读起来一点也不觉得枯燥乏味，即使是面对相对枯燥的内存管理和CUDA设备同步这些底层问题，他也能用生动的比喻把复杂的概念解释得清晰易懂。
评分作为入门OK。但对于原理的深度阐述，还是有所欠缺。
评分书是不难懂，但懂了也还是感觉啥也不会（大概可以入一下门吧
评分最为一个萌新，并没有感受到有大家所称赞的那样好……
评分写得非常简明易懂，上手pytorch的不二之选
评分入门级，画得很用心，但是感觉读起来有点费劲
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