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『簡體書』深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）

書城自編碼： 3765196
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→计算机理论
作者： 王博
國際書號(ISBN)： 9787121437519
出版社： 电子工业出版社
出版日期： 2022-07-01

頁數/字數： /
釘裝： 平塑勒

售價：HK$ 198.8

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內容簡介：
本书从多维数组Tensor开始，循序渐进地介绍PyTorch各方面的基础知识，并结合深度学习中的经典应用，带领读者从零开始完成几个经典而有趣的实际项目，包括动漫头像生成、风格迁移、自动写诗以及目标检测。本书还介绍了PyTorch的几个高级扩展，包括向量化计算、分布式加速以及CUDA扩展。本书既适合深度学习的初学者及第一次接触PyTorch的研究人员阅读，也适合有一定PyTorch使用经验的用户阅读，帮助他们建立对PyTorch的基本认识，提高使用PyTorch框架解决实际问题的能力。
關於作者：
王博：北京邮电大学模式识别实验室在读硕士研究生，主要研究方向为深度学习与计算机视觉。Python程序员，PyTorch推广者。作为助教为大一学生讲解《人工智能导论》实验课程，受到同学们的好评。陈云：多伦多大学在读计算机博士生，现任waabi.ai研究员。曾在Uber ATG从事无人驾驶研究，获得CVPR2021最佳论文提名。
目錄：
第 1 章 深度学习框架简介 11.1 深度学习框架编年史. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 PyTorch 与 TensorFlow 的对比 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61.3 为什么选择 PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8第 2 章 PyTorch 快速入门 112.1 安装与配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112.1.1 在 Linux 系统下安装 PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112.1.2 在 Windows 系统下安装 PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.1.3 学习工具介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142.1.4 服务器开发介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232.2 PyTorch 快速入门指南 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232.2.1 Tensor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232.2.2 autograd：自动微分. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 292.2.3 神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312.2.4 小试牛刀：CIFAR-10 分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362.3 小结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42第 3 章 Tensor 和 autograd 433.1 Tensor 基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433.1.1 Tensor 的基本操作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433.1.2 命名张量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 603.1.3 Tensor 与 NumPy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 613.1.4 Tensor 的基本结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 633.1.5 变形记：N 种改变 Tensor 形状的方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 653.2 小试牛刀：线性回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 703.3 autograd 和计算图基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 733.3.1 autograd 的用法：requires_grad 与 backward . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 733.3.2 autograd 的原理：计算图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 763.3.3 扩展 autograd：Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 833.3.4 小试牛刀：利用 autograd 实现线性回归 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 843.4 小结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87第 4 章 神经网络工具箱 nn 894.1 nn.Module . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 894.2 常用的神经网络层 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 934.2.1 图像相关层 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 934.2.2 激活函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 974.2.3 构建神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 984.2.4 循环神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1014.2.5 损失函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1024.3 nn.functional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1034.3.1 nn.functional 与 nn.Module 的区别 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1034.3.2 采样函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1054.4 初始化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1064.5 优化器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1074.6 nn.Module 深入分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1094.7 小试牛刀：搭建 ResNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1164.8 小结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120第 5 章 PyTorch 中常用的工具 1215.1 数据处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1215.1.1 Dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1215.1.2 DataLoader . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1285.2 预训练模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1355.3 可视化工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1375.3.1 TensorBoard . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1375.3.2 Visdom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1435.4 使用 GPU 加速：CUDA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1485.5 小结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154第 6 章 向量化 1556.1 向量化简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1556.2 广播法则 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1566.3 索引操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1576.3.1 基本索引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1576.3.2 高级索引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1616.3.3 einsum / einops . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1736.4 小试牛刀：使用向量化思想解决实际问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1796.4.1 Box_IoU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1796.4.2 RoI Align . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1816.4.3 反向 Unique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1856.5 小结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185第 7 章 PyTorch 与 Multi-GPU 1877.1 单机多卡并行 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1877.1.1 并行原理介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1877.1.2 DataParallel 使用示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1897.2 分布式系统 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

 

 

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