移动平台深度神经网络实战：原理、架构与优化 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:卢誉声

出品人:华章IT

页数:496

译者:

出版时间:2019-12-1

价格:129.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111641001

丛书系列:智能系统与技术丛书

图书标签:

好书，值得一读
深度学习
AI
计算机-机器学习
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具体描述

本书精讲移动平台深度学习系统所需核心算法、硬件级指令集、系统设计与编程实战、海量数据处理、业界流行框架裁剪与产品级性能优化策略等，深入、翔实。

深度学习基础（第1～4章），介绍开发机器学习系统所需重要知识点，以及开发移动平台机器学习系统算法基石，诸如人工神经网络、稀疏自编码器、深度网络、卷积神经网络等。

移动平台深度学习基础（第5～6章），介绍移动平台开发环境搭建、移动平台开发基础、ARM指令集加速技术，以及轻量级网络的实现原理与实战。

深入理解深度学习（第7～8章），剖析数据预处理原理与方法，高性能实时处理系统开发，以及基于深度神经网络的物体检测与识别。本篇是下一篇内容的前导与“基石”。

深入理解移动平台深度学习（第9～12章），本篇应用前述章节的框架与技术，实现移动平台深度学习系统的实现与集成，具体涵盖：① 移动平台性能优化，数据采集与训练，为开发移动平台图像分类系统建立基础；② 深入剖析TensorFlow Lite代码体系、构建原理、集成方法以及核心代码与裁剪分析，模型处理工具，并完成移动平台系统集成；③ 结合实战分析主流移动平台机器学习框架、接口，并展望未来。

好的，这是为您的图书《移动平台深度神经网络实战：原理、架构与优化》撰写的图书简介，内容详实，旨在吸引目标读者： --- 图书简介：移动平台深度神经网络实战：原理、架构与优化在当今技术飞速发展的时代，深度学习已不再局限于云端服务器，而是正以前所未有的速度向移动设备渗透。从智能手机上的实时图像识别到边缘计算设备上的高效推理，如何在资源受限的移动平台上部署和运行复杂的深度神经网络模型，已成为衡量现代人工智能应用成熟度的关键指标。本书正是为填补这一领域实践鸿沟而作，它深入探讨了将前沿深度学习模型高效迁移至移动端的全栈技术栈，提供从理论基础到工程实战的完整路线图。本书并非停留在模型训练的宏观层面，而是聚焦于模型部署与优化这一核心挑战。我们认识到，移动平台（如iOS、Android、嵌入式Linux）的计算能力、内存带宽和功耗限制，对模型的“轻量化”和“高效能”提出了严苛要求。因此，本书的结构设计紧密围绕这一目标，系统性地拆解了移动端AI部署的每一个关键环节。核心内容深度解析：第一部分：移动端部署的理论基石与挑战剖析在进入实战之前，我们首先建立起坚实的理论基础。本部分详细阐述了深度学习模型在移动设备上运行的独特挑战，包括延迟敏感性、能耗预算、内存占用和异构硬件加速等。我们将深入剖析移动端计算资源的瓶颈所在，并介绍当前主流的移动AI框架（如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile、Apple Core ML、Qualcomm SNPE等）的设计哲学和架构差异。理解这些差异是后续高效优化的前提。第二部分：模型轻量化与架构设计策略高效的移动端模型始于精巧的架构设计。本部分是本书的实践核心之一。我们不仅仅介绍如何使用预训练模型，更侧重于如何从零开始或基于现有模型进行定制化改造，以适应移动平台的特性。 1. 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的深入应用：详细解析MobileNet系列、ShuffleNet等轻量级网络架构的构建原理，并指导读者如何根据目标设备的算力，调整其通道乘数（width multiplier）和分辨率。 2. 模型剪枝（Pruning）技术：涵盖结构化剪枝与非结构化剪枝的算法细节，并重点演示如何在保持精度损失最小的前提下，通过迭代剪枝和微调，显著减小模型体积。 3. 量化技术详解与实战：这是移动端优化的“核武器”。本书将详尽介绍从训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）到量化感知训练（Quantization Aware Training, QAT）的全过程。我们将对比8位整数（INT8）、16位浮点（FP16）的性能收益与精度损失，并提供跨框架的量化工具链使用指南。 4. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：介绍如何利用大型“教师”模型指导小型“学生”模型进行高效学习，实现精度和效率的平衡。第三部分：移动平台异构硬件加速与运行时优化模型准备就绪后，如何让它在目标硬件上跑得最快、最省电，是部署阶段的关键。本部分专注于底层加速器的调用与优化。 1. CPU推理优化：深入探讨SIMD指令集（如NEON）、多线程调度（如OpenMP/GCD）在移动端推理中的应用，以及如何有效利用缓存机制。 2. GPU加速：介绍OpenCL、Metal（iOS）和Vulkan（Android）等图形API如何被用于加速张量计算。我们将展示如何将模型层映射到GPU内核，并处理数据传输开销。 3. NPU/DSP加速器集成：针对高通Hexagon DSP、苹果神经引擎（ANE）等专用硬件，本书将指导读者如何通过厂商提供的SDK（如Qualcomm SNPE或Apple Core ML工具链）来编译和部署针对特定算子高度优化的模型。我们将详细分析算子融合（Operator Fusion）在这些加速器上的实现机制。 4. 运行时性能分析与调优：介绍使用Profilers（如Android Studio Profiler, Xcode Instruments）对模型推理过程进行精细化度量的技术。重点讲解如何识别推理延迟的主要瓶颈（是计算密集型还是内存带宽受限）。第四部分：端到端应用集成与前沿趋势最后，我们将知识点汇聚成完整的应用场景。本部分涵盖了如何将优化后的模型无缝集成到移动应用生命周期中，包括模型热更新机制、数据隐私保护下的联邦学习在移动端的初步探索，以及未来移动AI可能的发展方向，如模型稀疏化与更先进的动态推理调度。本书特色与读者获益：本书的编写遵循“理论指导实践，实践反哺理论”的原则。书中包含了大量的真实代码示例、性能对比图表和调试技巧。它不仅仅是一本理论参考书，更是一本手把手的工程指南。无论您是希望在手机App中加入实时AR滤镜的应用开发者，还是致力于将AI能力嵌入到边缘设备的嵌入式系统工程师，亦或是希望深入理解移动端深度学习部署机制的研究人员，本书都将为您提供一套经过实战检验、行之有效的解决方案和思维框架。掌握书中的技术，意味着您将有能力构建出既强大又高效的下一代移动智能应用。 ---

作者简介

卢誉声

Autodesk数据平台和计算平台资深工程师，负责平台架构研发工作。工作内容涵盖大规模分布式系统的服务器后端、前端以及SDK的设计与研发，在数据处理、实时计算、分布式系统设计与实现、性能调优、高可用性和自动化等方面积累了丰富的经验。擅长C/C++、JavaScript开发，此外对Scala、Java以及移动平台等也有一定研究。著有《移动平台深度神经网络实战：原理、架构与优化》、《分布式实时处理系统：原理架构与实现》，并译有《高级C/C++编译技术》和《JavaScript编程精解（原书第2版）》等。

目录信息

序一
序二
前言
第一篇　深度学习基础
第1章　向未来问好 2
1.1　机器学习即正义 2
1.1.1　照本宣科 3
1.1.2　关键概念概述 4
1.1.3　数学之美 5
1.2　机器学习的场景和任务 6
1.3　机器学习算法 8
1.3.1　分类算法 8
1.3.2　回归算法 8
1.3.3　聚类算法 8
1.3.4　关联分析算法 9
1.3.5　集成算法 9
1.3.6　强化算法 10
1.4　如何掌握机器学习 10
1.4.1　学习曲线 10
1.4.2　技术栈 11
1.5　深度学习 12
1.5.1　深度学习的贡献 12
1.5.2　深度学习框架简介 13
1.5.3　安装使用深度学习框架 16
1.5.4　深度学习进展 22
1.6　走进移动世界的深度学习 25
1.6.1　移动平台机器学习概述 25
1.6.2　难度和挑战 26
1.7　本书框架 26
1.8　本章小结 27
第2章　机器学习基础 28
2.1　机器学习的主要任务 28
2.2　贝叶斯模型 29
2.3　Logistic回归 33
2.3.1　线性回归 33
2.3.2　几率与Logit 35
2.3.3　Logistic回归 38
2.3.4　背景溯源 39
2.3.5　实现Logistic回归 42
2.4　本章小结 44
第3章　人工神经网络 45
3.1　人工神经网络简介 45
3.2　基本结构与前向传播 46
3.2.1　神经元 46
3.2.2　连接与网络 47
3.2.3　神经网络向量化 48
3.2.4　前向传播 50
3.3　反向传播算法 50
3.4　实现前向神经网络 53
3.4.1　神经网络与前向传播实现 53
3.4.2　Softmax回归 60
3.5　稀疏自编码器 61
3.5.1　引子 61
3.5.2　自编码器简介 61
3.5.3　稀疏自编码算法 63
3.6　神经网络数据预处理 64
3.6.1　去均值 64
3.6.2　归一化 65
3.7　本章小结 65
第4章　深度网络与卷积神经网络 66
4.1　深度网络 66
4.1.1　自我学习 66
4.1.2　特征学习 67
4.1.3　深度神经网络 68
4.1.4　逐层贪婪训练方法 69
4.2　卷积神经网络 70
4.2.1　全连接与部分连接网络 70
4.2.2　卷积 70
4.2.3　池化 72
4.2.4　卷积神经网络 73
4.3　卷积神经网络实现 73
4.3.1　Layer实现 74
4.3.2　Net实现 79
4.3.3　InnerProduct实现 92
4.3.4　Convolution实现 95
4.3.5　Pooling实现 101
4.3.6　定义注册头文件 109
4.4　本章小结 110
第二篇　移动平台深度学习基础
第5章　移动平台深度学习框架设计与实现 112
5.1　移动平台深度学习系统开发简介 112
5.2　ARM Linux基础开发环境 113
5.2.1　通用ARM工具链安装 114
5.2.2　Android NDK安装 114
5.2.3　树莓派工具链安装 115
5.3　TensorFlow Lite介绍 115
5.3.1　TensorFlow Lite特性 115
5.3.2　TensorFlow Lite架构 116
5.3.3　TensorFlow Lite代码结构 117
5.4　移动平台性能优化基础 118
5.4.1　ARM v8体系结构 119
5.4.2　ARM v8数据类型与寄存器 120
5.4.3　Neon指令集介绍 122
5.4.4　ARM v8内存模型 124
5.4.5　Neon指令集加速实例 127
5.5　本章小结 140
第6章　移动平台轻量级网络实战 141
6.1　适用于移动平台的轻量级网络 141
6.2　SqueezeNet 142
6.2.1　微观结构 142
6.2.2　宏观结构 142
6.2.3　核心思路 143
6.2.4　实战：用PyTorch实现SqueezeNet 144
6.3　MobileNet 153
6.4　ShuffleNet 154
6.5　MobileNet V2 155
6.5.1　MobileNet的缺陷 155
6.5.2　MobileNet V2的改进 155
6.5.3　网络结构 156
6.5.4　实战：用PyTorch实现MobileNet V2 157
6.6　本章小结 161
第三篇　深入理解深度学习
第7章　高性能数据预处理实战 164
7.1　数据预处理任务 164
7.1.1　数据清理 165
7.1.2　数据集成 165
7.1.3　数据归约 165
7.1.4　数据变换 166
7.2　数据标准化 166
7.3　PCA 167
7.3.1　PCA的现实问题 167
7.3.2　PCA的计算方法 167
7.3.3　PCA的数学理论基础 169
7.4　在Hurricane之上实现PCA 170
7.4.1　Hurricane实时处理系统 171
7.4.2　实现Hurricane Topology 172
7.4.3　实现PCA 178
7.5　本章小结 192
第8章　基于深度神经网络的物体检测与识别 193
8.1　模式识别与物体识别 193
8.1.1　模式识别 193
8.1.2　模式识别系统 194
8.1.3　传统模式识别方法 194
8.1.4　深度学习模式识别方法 197
8.2　图像分类 197
8.2.1　LeNet 197
8.2.2　AlexNet 200
8.2.3　数据抓取整理 203
8.2.4　数据预处理 204
8.2.5　数据训练 206
8.3　目标识别与物体检测 207
8.3.1　目标识别简介 207
8.3.2　R-CNN 208
8.3.3　SPP-Net 209
8.3.4　Fast R-CNN 211
8.3.5　Faster R-CNN 211
8.3.6　RetinaNet 213
8.4　检测识别实战 213
8.4.1　Faster R-CNN 214
8.4.2　RetinaNet 230
8.5　移动平台检测识别实战 237
8.5.1　移动平台系统开发思路 237
8.5.2　基于RetinaNet的检测定位实现 237
8.5.3　基于AlexNet的识别分类实现 244
8.5.4　接口设计封装 247
8.6　本章小结 258
第四篇　深入理解移动平台深度学习
第9章　深入移动平台性能优化 260
9.1　模型压缩 260
9.2　权重稀疏化 262
9.2.1　Structured Sparsity Learning 262
9.2.2　Dynamic Network Surgery 262
9.2.3　Dynamic Network Surgery实现 264
9.3　模型加速 275
9.3.1　半精度与权重量化 275
9.3.2　深度压缩 276
9.3.3　二值化网络 278
9.3.4　三值化网络 280
9.3.5　DoReFa-Net 282
9.3.6　编程实战 283
9.4　嵌入式优化 287
9.4.1　算法局限与改进 287
9.4.2　理论改进 287
9.4.3　编程实战 288
9.5　嵌入式优化代码实现 290
9.5.1　量化分析实现 290
9.5.2　层实现 302
9.5.3　量化矩阵计算 309
9.6　本章小结 313
第10章　数据采集与模型训练实战 314
10.1　收集海量数据 314
10.1.1　搜索引擎工作原理 315
10.1.2　HTTP会话 316
10.1.3　解决JavaScript渲染问题 316
10.2　图片数据爬虫实现 317
10.2.1　获取任务 318
10.2.2　解析图片 320
10.2.3　图片存储 326
10.2.4　图片去重 327
10.2.5　完成Topology 328
10.3　训练与测试 330
10.3.1　模型定义 330
10.3.2　训练 334
10.3.3　测试 342
10.3.4　封装 344
10.4　本章小结 345
第11章　移动和嵌入式平台引擎与工具实战 346
11.1　TensorFlow Lite构建 346
11.2　集成TensorFlow Lite 357
11.3　核心实现分析 358
11.3.1　解释器代码分析 358
11.3.2　图代码分析 373
11.3.3　操作符注册 381
11.3.4　操作符扩展实现 384
11.3.5　计算与优化模块 399
11.4　模型处理工具 407
11.5　本章小结 425
第12章　移动平台框架与接口实战 426
12.1　Core ML 426
12.1.1　准备数据和生成模型 427
12.1.2　App实战：引入Core ML实现 430
12.2　Android Neural Networks API 437
12.2.1　等等，Google还有一个ML Kit 437
12.2.2　NNAPI编程模型 437
12.2.3　创建网络与计算 439
12.2.4　JNI封装与调用 451
12.2.5　App实战：集成NNAPI 454
12.3　实战：实现Android图像分类器App 459
12.3.1　JNI封装 459
12.3.2　Java调用 474
12.4　未来之路 479
12.5　本章小结 480
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚毕业不久的工程师，正在努力从学术研究转向工业界的移动应用开发。我发现理论知识和实际工程之间的鸿沟非常大，尤其是在资源受限的环境下做性能优化，简直是一门艺术。这本书的“实战”二字给了我很大的信心。我希望看到的是那种“踩过坑”的经验总结，而不是教科书式的标准流程。比如，在调试不同版本的操作系统或芯片集成的推理引擎时，遇到的那些稀奇古怪的Bug该如何排查？书中是否提到了调试工具的使用心得？我对如何有效利用移动端的并行计算能力非常感兴趣，如果能有具体的代码示例展示如何优化算子融合或者层间数据传输，那就太好了。我需要的是一本可以摊开在桌面上，边看边敲代码，时不时停下来思考如何应用到我项目中的参考书。从目前的初步印象来看，这本书似乎正是这样一本实用的工程指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量非常棒，拿在手里很有质感，这让人在阅读时心情也比较愉悦。我更关注的是它在“原理”层面的讲解是否足够透彻，尤其是在面对移动平台特有的内存限制和功耗约束时，那些底层优化是如何体现的。我总觉得，没有扎实的原理支撑，那些优化技巧用起来就像空中楼阁，一旦遇到新的问题就束手无策。我希望能深入理解激活函数选择、模型剪枝的数学原理，以及这些选择对移动端性能的影响。如果书中能结合一些经典的移动端网络结构（比如MobileNet系列或EfficientNet的特定变体）进行深入剖析，解释它们是如何在计算量和准确率之间取得平衡的，那就太棒了。这本书如果能帮助我从“会用工具”的阶段，迈向“理解工具的局限性与潜力”的阶段，那就完全值回票价了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常抓人眼球，那种深邃的蓝色调和简洁的排版，一下子就给人一种专业、前沿的感觉。我最近对深度学习在移动设备上的部署非常感兴趣，正好在物色一本能系统梳理这个领域知识的书。看到书名里提到了“实战”、“原理”、“架构”和“优化”，感觉内容会非常全面。拿到书后，我立刻翻阅了目录，发现章节安排得很有逻辑性，从基础的理论铺垫到具体的模型优化策略，层层递进。特别是看到有专门的章节介绍不同移动平台（比如iOS和Android）上的部署差异和优化技巧，这点对我来说非常实用。我希望能找到一些可以立即应用到我手头项目中的技巧，而不是停留在泛泛而谈的理论层面。这本书的作者看起来在业界有着丰富的经验，所以我很期待能在书中看到那些“过来人”的智慧结晶。从初步的翻阅来看，排版清晰，代码示例可能也会比较丰富，这对于学习新技术来说至关重要。整体来说，我对这本书抱有很高的期望，希望能成为我移动AI开发路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚度着实让我有些吃惊，但翻开扉页后，我发现内容组织得非常紧凑，信息密度相当高。我本身对深度学习的理论基础有一定了解，但一到实际部署到资源受限的移动端时，总感觉力不从心。我最期待的是书中关于模型压缩和量化的深入探讨。市面上很多书籍要么只讲模型训练，要么只谈推理框架，很少能把前后链条完整串起来。这本书的标题暗示了它会非常注重“优化”这个环节，这正是我目前最欠缺的知识点。我希望能看到详尽的案例分析，比如如何平衡模型精度和推理速度，如何在不同硬件上进行性能调优。如果书中能提供一些具体的性能基准测试数据对比，那就更好了。这本书看起来不像是那种只停留在教科书层面的理论堆砌，而是更倾向于“动手解决问题”的实战手册。我希望通过它，能真正理解那些看似玄乎的移动端AI优化背后的工程细节。

评分☆☆☆☆☆

我最近在为我们的新产品做技术选型，涉及到在边缘设备上运行复杂的计算机视觉模型。市面上的资料很多都是基于特定框架的教程，缺乏一个全局性的视角来指导我们如何搭建一个完整的移动端推理架构。这本书的“架构”二字吸引了我。我特别关注的是它如何处理跨平台的兼容性和效率问题。一个好的架构设计能够决定项目未来的可维护性和扩展性。我希望这本书能提供一些设计原则和最佳实践，而不仅仅是告诉你如何调用某个API。比如，如何选择合适的轻量级网络结构，如何有效地利用移动设备的NPU或DSP资源。如果书中有关于模型导出格式（如ONNX或TensorFlow Lite）的深入比较和操作指南，那将是一个巨大的加分项。毕竟，从训练框架到推理引擎的无缝衔接，是移动AI落地的关键一步。这本书的作者如果能在这方面给出清晰的路线图，那绝对是价值连城。

评分☆☆☆☆☆

很实用的工具书，少了很多理论

评分☆☆☆☆☆

很实用的工具书，少了很多理论

评分☆☆☆☆☆

水军太对，书内容一般，移动端优化原理介绍的太浅

评分☆☆☆☆☆

很实用的工具书，少了很多理论

评分☆☆☆☆☆

从采集数据、处理数据到使用数据，并结合成熟的移动平台机器学习框架来实现一个可以工作的机器学习产品