PyTorch深度学习入门 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:曾芃壹

出品人:

页数:233

译者:

出版时间:2019-10-10

价格:59.00 元

装帧:平装

isbn号码:9787115519191

丛书系列:图灵原创

图书标签:

• 深度学习
• pytorch
• 编程
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• 计算机视觉
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好的，这是一本面向深度学习爱好者的技术书籍的简介，专注于介绍TensorFlow 2.x 框架及其在实际应用中的构建与优化策略，完全避开“PyTorch深度学习入门”中的内容。 --- 深度学习核心实践：基于 TensorFlow 2.x 的端到端模型构建与部署 书籍概述 本书旨在为希望深入掌握工业级深度学习框架 TensorFlow 2.x（及其配套的 Keras API）的开发者、数据科学家和研究人员提供一本全面、实战驱动的指南。我们聚焦于如何利用 TensorFlow 2.x 及其生态系统，从数据准备、模型设计、高效训练到最终的生产部署，实现端到端（End-to-End）的深度学习项目落地。 本书的核心理念是“代码即思考，实践驱动理论”。我们摒弃对底层数学公式的过度堆砌，转而通过大量结构化的代码示例、详尽的配置讲解和真实世界的数据集案例，帮助读者快速建立起使用 TensorFlow 2.x 进行大规模复杂模型开发的信心和能力。 目标读者 拥有一定 Python 编程基础，并对机器学习和深度学习有基本了解的工程师和学生。 希望从其他框架迁移至或专门学习 TensorFlow 2.x 生态进行生产部署的开发人员。 需要构建高性能、可扩展模型，并关注模型服务化（Serving）的团队成员。 核心内容深度剖析 本书内容划分为六个主要部分，每一部分都建立在前一部分的基础上，逐步深入到 TensorFlow 2.x 的高级特性与工业应用。 第一部分：TensorFlow 2.x 基础与 Eager Execution 范式 本部分是入门基石，彻底阐述 TensorFlow 2.x 相较于 1.x 版本的重大革新——动态图（Eager Execution）。 环境配置与基础张量操作： 详细介绍如何设置 GPU/TPU 环境，掌握 `tf.Tensor` 的创建、形状变换、数学运算以及与 NumPy 的高效互操作性。 Eager Execution 详解： 深入理解即时执行模式的优势，如何在 Python 中进行调试和控制流操作。 函数式编程核心： 重点讲解 `tf.function` 装饰器，如何将动态代码转换为高性能的静态计算图（Graph Mode），实现性能飞跃，并介绍自动微分机制 `tf.GradientTape` 的工作原理及高级用法（如二阶导数计算）。 内置优化器与损失函数： 概述 TensorFlow 提供的标准优化算法（如 AdamW, LAMB）及其参数调优策略，并解析不同应用场景下损失函数的选择与自定义。 第二部分：使用 Keras API 构建高效模型 Keras 在 TensorFlow 2.x 中已成为官方推荐的高级 API。本部分将 Keras 的使用提升到专业级别。 Sequential 与 Functional API 深度解析： 不仅展示如何堆叠层，更侧重于 Functional API 如何处理多输入、多输出以及复杂的共享层结构。 自定义构建块： 掌握 `tf.keras.layers.Layer` 和 `tf.keras.Model` 的子类化方法，实现具有复杂内部状态和自定义前向传播逻辑的模块。 Callbacks 与训练流程控制： 详尽介绍 `ModelCheckpoint`, `EarlyStopping`, `TensorBoard` 等关键回调函数的配置与自定义，确保训练过程的健壮性。 性能感知型训练： 引入 `tf.data.Dataset` 的优化技巧，包括预取（Prefetching）、并行化读取（Parallel Mapping）和缓存（Caching），以消除 I/O 瓶颈。 第三部分：计算机视觉的 TensorFlow 实现（CNNs 与迁移学习） 本部分聚焦于图像领域，通过实际项目驱动学习现代 CNN 架构。 标准卷积网络构建： 从基础的 LeNet 到现代的 ResNet 结构，讲解深度残差连接、批归一化（Batch Normalization）的引入。 迁移学习的艺术： 如何加载预训练模型（如 VGG、EfficientNet），进行特征提取和微调（Fine-Tuning），以及处理不同尺寸数据集的策略。 图像数据增强实践： 利用 `tf.image` 模块和 Keras Preprocessing Layers 实现非侵入式、可追踪的数据增强。 目标检测基础： 简要介绍如何利用 TensorFlow Addons 或官方模型库（如 TensorFlow Object Detection API 兼容的模型）加载 SSD 或 YOLO 结构，并进行推理测试。 第四部分：自然语言处理的核心与 Transformer 架构 深入 NLP 领域，重点覆盖现代 NLP 基石——Transformer 模型。 文本数据预处理： 使用 `tf.keras.layers.TextVectorization` 进行高效的词汇表管理、分词和填充。 序列模型回顾： 简要回顾 RNN/LSTM 在序列任务中的局限性。 Transformer 架构的 TensorFlow 实现： 详细拆解自注意力机制（Self-Attention）、多头注意力（Multi-Head Attention）模块的自定义实现。 利用 Hugging Face Transformers 与 TF 集成： 讲解如何无缝集成 Hugging Face 库中基于 TensorFlow 的预训练模型（如 BERT、GPT-2），并利用 Keras API 进行下游任务的微调（如文本分类、命名实体识别）。 第五部分：高级训练策略与分布式计算 本部分转向工业级训练的规模化问题，强调效率和资源管理。 混合精度训练（Mixed Precision）： 详细介绍如何使用 `tf.keras.mixed_precision` 策略来加速训练并减少显存占用，这对大型模型至关重要。 分布式训练策略： 全面覆盖 `tf.distribute.Strategy`。重点讲解 `MirroredStrategy`（单机多卡）和 `MultiWorkerMirroredStrategy`（多机多卡）的配置、数据分布和同步机制。 性能分析与调试： 使用 TensorFlow Profiler 介入模型训练过程，定位计算瓶颈，优化数据管道和内核执行时间。 第六部分：模型部署与 TensorFlow 生态服务化 训练完成的模型必须能够被高效地投入使用。本部分专注于生产环境。 模型保存与版本控制： 掌握 SavedModel 格式的生成、加载，以及版本管理最佳实践。 TensorFlow Serving 入门： 介绍 TensorFlow Serving 的架构、部署流程，以及如何通过 gRPC 或 RESTful API 对模型进行低延迟推理。 移动与边缘部署： 概述 TensorFlow Lite (TFLite) 的转换流程、优化（如量化 Quantization），并提供在移动端进行推理的基本示例。 TensorBoard 深度监控： 不仅用于损失曲线，还展示如何记录计算图结构、嵌入向量（Embeddings）可视化以及性能指标。 --- 本书的每一章都伴随着最新的 TensorFlow 2.x 最佳实践，旨在让读者不仅“会用”，更能“用好”这个强大的深度学习平台，成功驾驭复杂的现实世界项目。

评分☆☆☆☆☆

花了两天看了一遍，二刷准备把代码敲一敲。 整体来说这本书作为pytorch入门书的话，很值得推荐，但毕竟篇幅有限，如果想把深度学习理解更透彻，可以再看看《深度学习入门》那本小红书，还有就是异步社区的《Python神经网络编程》 对于pytorch，这本书讲得很详细，前期把每一句...

评分☆☆☆☆☆

作者 作者是中山大学数据科学与计算机学院在读硕士。 作者的本科好像是应用数学，所以理论的功底非常扎实，选例和陈述都很有理论出身的学者的风范，从底层开始架构。 我 我是香港科技大学的人工智能NLP方向硕士新生。 我的基础是，之前学习过机器学习，但没有接触过深度学习。 ...  

评分☆☆☆☆☆

花了两天看了一遍，二刷准备把代码敲一敲。 整体来说这本书作为pytorch入门书的话，很值得推荐，但毕竟篇幅有限，如果想把深度学习理解更透彻，可以再看看《深度学习入门》那本小红书，还有就是异步社区的《Python神经网络编程》 对于pytorch，这本书讲得很详细，前期把每一句...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计感十足，拿在手里沉甸甸的，很有专业书籍的质感。封面设计简洁大气，色彩搭配也让人眼前一亮。我尤其欣赏它在字体选择和行距上的考量，阅读起来非常舒适，即便是长时间盯着屏幕或者纸面看代码，眼睛也不容易感到疲劳。而且，很多章节的插图和图表制作得非常精美，不仅清晰地展示了复杂的网络结构和数据流向，而且配色和布局都很有艺术感，让人在理解抽象概念时事半功倍。比如，对于卷积神经网络中特征图的演变过程，书中通过一系列精美的可视化图示，比纯文字描述要直观太多了。这种对细节的关注，体现了作者和出版团队的匠心独运，让一本技术书籍读起来也成为一种享受，而不是枯燥的任务。对于注重阅读体验的读者来说，这绝对是一个巨大的加分项，光是翻阅这本书的过程，就让人心旷神怡。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性强到令人咋舌，它完美平衡了理论的深度与实践的可操作性。与其他一些过于侧重理论推导的书籍不同，这里的每一章节后面，几乎都紧跟着精心设计的实战项目或代码示例。这些代码片段不仅仅是展示功能，更是展现了如何构建一个完整、可运行的深度学习流程。我特别喜欢它在代码注释上的处理，既不过于冗余，又恰到好处地解释了关键步骤的“为什么”，而不是仅仅停留在“是什么”。通过跟着书中的例子一步步敲打和调试，我很快就能在自己的环境中复现出那些复杂模型的训练过程，这种即时反馈对于巩固知识至关重要。对于希望快速上手并将深度学习应用于实际问题中的工程师而言，这本书提供的实践指导是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，带有一种沉稳且略带幽默的学者风范。它在保证技术准确性的前提下，避免了传统教科书那种刻板的腔调。在某些稍显沉闷的数学推导部分，作者会巧妙地穿插一些历史轶事或者对领域发展趋势的个人见解，使得阅读过程充满了人情味和思考的乐趣。这种平衡感把握得极好，既能让你体会到科学的严谨，又不会让人感到被知识的重量所压垮。阅读起来，就像是与一位知识渊博但又平易近人的同行进行深度交流，总能在不经意间获得一些超越书本内容的启发。这种流畅且富有魅力的文笔，是很多技术书籍所缺乏的宝贵特质。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在讲解理论概念时，采用了非常接地气且循序渐进的叙事方式。它不是那种上来就堆砌复杂数学公式和晦涩术语的书籍。相反，作者似乎非常懂得初学者的心理，总是先用生活化的比喻或者实际的案例来阐述核心思想，然后再逐步引入技术细节。这种“由表及里，由浅入深”的讲解路径，极大地降低了入门的门槛。例如，它对反向传播算法的解释，不是直接套用链式法则的矩阵运算，而是通过一个想象中的“错误传递”过程来建立直观理解。这种处理方式，让我感觉自己不是在啃一本冷冰冰的技术手册，而是在听一位经验丰富的导师娓娓道来，每一步都走得踏实稳健，让人充满信心去攻克下一个难点。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调这本书在组织结构上的精妙布局。它没有采用传统的“概念堆砌”模式，而是围绕几个核心的、贯穿始终的项目线索来组织内容的展开。这种“项目驱动”的学习方法，让各个知识点之间的联系变得异常清晰。读者可以清楚地看到，今天学习的激活函数知识点，是如何被应用到明天构建的图像分类模型中的。这种结构不仅帮助我们建立起知识的宏观框架，更重要的是，它强化了知识的迁移和应用能力，避免了学完一个概念转头就忘的尴尬局面。每完成一章的学习，都会有一种“我好像真的掌握了一个完整的工具箱”的充实感，这种结构上的严谨性是本书最值得称道的地方之一。

评分☆☆☆☆☆

有一些不该犯的小错误。但是作者还是尽量融入了自己的理解(也不一定都是全对，但还是有帮助的。) 像深度强化学习这样的章节中，作者简要的概述了一些方法和概念，可以算得上是简明扼要，非常不错了。 另外也有源码，有些地方作者对于代码中的每一行都做了解释，很不错了(虽然我希望还能更详细一点，比如说各种各样的unsqueeze和view，到底为什么要用它们，想变成什么形状的张量)。综上。可以给个好评了。

评分☆☆☆☆☆

我脑攻写的必须五星????

评分☆☆☆☆☆

有一些不该犯的小错误。但是作者还是尽量融入了自己的理解(也不一定都是全对，但还是有帮助的。) 像深度强化学习这样的章节中，作者简要的概述了一些方法和概念，可以算得上是简明扼要，非常不错了。 另外也有源码，有些地方作者对于代码中的每一行都做了解释，很不错了(虽然我希望还能更详细一点，比如说各种各样的unsqueeze和view，到底为什么要用它们，想变成什么形状的张量)。综上。可以给个好评了。

评分☆☆☆☆☆

我脑攻写的必须五星????

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有一些不该犯的小错误。但是作者还是尽量融入了自己的理解(也不一定都是全对，但还是有帮助的。) 像深度强化学习这样的章节中，作者简要的概述了一些方法和概念，可以算得上是简明扼要，非常不错了。 另外也有源码，有些地方作者对于代码中的每一行都做了解释，很不错了(虽然我希望还能更详细一点，比如说各种各样的unsqueeze和view，到底为什么要用它们，想变成什么形状的张量)。综上。可以给个好评了。