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當(dāng)前位置：首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí)框架PyTorch：入門與實(shí)踐（第2版）

深度學(xué)習(xí)框架PyTorch：入門與實(shí)踐（第2版）

定　價(jià)：￥159.00

作　者：	王博著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121437519	出版時(shí)間：	2022-07-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	344	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書從多維數(shù)組Tensor開始，循序漸進(jìn)地介紹PyTorch各方面的基礎(chǔ)知識(shí)，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)中的經(jīng)典應(yīng)用，帶領(lǐng)讀者從零開始完成幾個(gè)經(jīng)典而有趣的實(shí)際項(xiàng)目，包括動(dòng)漫頭像生成、風(fēng)格遷移、自動(dòng)寫詩以及目標(biāo)檢測(cè)。本書還介紹了PyTorch的幾個(gè)高級(jí)擴(kuò)展，包括向量化計(jì)算、分布式加速以及CUDA擴(kuò)展。本書既適合深度學(xué)習(xí)的初學(xué)者及第一次接觸PyTorch的研究人員閱讀，也適合有一定PyTorch使用經(jīng)驗(yàn)的用戶閱讀，幫助他們建立對(duì)PyTorch的基本認(rèn)識(shí)，提高使用PyTorch框架解決實(shí)際問題的能力。

作者簡(jiǎn)介

　　王博：北京郵電大學(xué)模式識(shí)別實(shí)驗(yàn)室在讀碩士研究生，主要研究方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺。Python程序員，PyTorch推廣者。作為助教為大一學(xué)生講解《人工智能導(dǎo)論》實(shí)驗(yàn)課程，受到同學(xué)們的好評(píng)。陳云：多倫多大學(xué)在讀計(jì)算機(jī)博士生，現(xiàn)任waabi.ai研究員。曾在Uber ATG從事無人駕駛研究，獲得CVPR2021最佳論文提名。

圖書目錄

第 1 章深度學(xué)習(xí)框架簡(jiǎn)介 1
1．1 深度學(xué)習(xí)框架編年史．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1
1．2 PyTorch 與 TensorFlow 的對(duì)比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 6
1．3 為什么選擇 PyTorch ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 8
第 2 章 PyTorch 快速入門 11
2．1 安裝與配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 11
2．1．1 在 Linux 系統(tǒng)下安裝 PyTorch ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 11
2．1．2 在 Windows 系統(tǒng)下安裝 PyTorch ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 13
2．1．3 學(xué)習(xí)工具介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 14
2．1．4 服務(wù)器開發(fā)介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 23
2．2 PyTorch 快速入門指南．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 23
2．2．1 Tensor ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 23
2．2．2 autograd：自動(dòng)微分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 29
2．2．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 31
2．2．4 小試牛刀：CIFAR-10 分類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 36
2．3 小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 42
第 3 章 Tensor 和 autograd 43
3．1 Tensor 基礎(chǔ) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 43
3．1．1 Tensor 的基本操作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 43
3．1．2 命名張量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 60
3．1．3 Tensor 與 NumPy ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 61
3．1．4 Tensor 的基本結(jié)構(gòu)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 63
3．1．5 變形記：N 種改變 Tensor 形狀的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 65
3．2 小試牛刀：線性回歸．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 70
3．3 autograd 和計(jì)算圖基礎(chǔ) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 73
3．3．1 autograd 的用法：requires_grad 與 backward ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 73
3．3．2 autograd 的原理：計(jì)算圖．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 76
3．3．3 擴(kuò)展 autograd：Function ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 83
3．3．4 小試牛刀：利用 autograd 實(shí)現(xiàn)線性回歸．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 84
3．4 小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 87
第 4 章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱 nn 89
4．1 nn．Module ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 89
4．2 常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 93
4．2．1 圖像相關(guān)層．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 93
4．2．2 激活函數(shù) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 97
4．2．3 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 98
4．2．4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 101
4．2．5 損失函數(shù) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 102
4．3 nn．functional ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 103
4．3．1 nn．functional 與 nn．Module 的區(qū)別．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 103
4．3．2 采樣函數(shù) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 105
4．4 初始化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 106
4．5 優(yōu)化器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 107
4．6 nn．Module 深入分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 109
4．7 小試牛刀：搭建 ResNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 116
4．8 小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 120
第 5 章 PyTorch 中常用的工具 121
5．1 數(shù)據(jù)處理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 121
5．1．1 Dataset ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 121
5．1．2 DataLoader ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 128
5．2 預(yù)訓(xùn)練模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 135
5．3 可視化工具．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 137
5．3．1 TensorBoard ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 137
5．3．2 Visdom ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 143
5．4 使用 GPU 加速：CUDA ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 148
5．5 小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 154
第 6 章向量化 155
6．1 向量化簡(jiǎn)介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 155
6．2 廣播法則．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 156
6．3 索引操作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 157
6．3．1 基本索引．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 157
6．3．2 高級(jí)索引．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 161
6．3．3 einsum / einops ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 173
6．4 小試牛刀：使用向量化思想解決實(shí)際問題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 179
6．4．1 Box_IoU ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 179
6．4．2 RoI Align ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 181
6．4．3 反向 Unique ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 185
6．5 小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 185
第 7 章 PyTorch 與 Multi-GPU 187
7．1 單機(jī)多卡并行．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 187
7．1．1 并行原理介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 187
7．1．2 DataParallel 使用示例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 189
7．2 分布式系統(tǒng) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 191
7．2．1 分布式系統(tǒng)的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 191
7．2．2 分布式消息傳遞接口．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 192
7．2．3 小試牛刀：分布式計(jì)算實(shí)操演練．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 196
7．3 PyTorch 分布式訓(xùn)練．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 198
7．3．1 使用 MPI 進(jìn)行分布式訓(xùn)練．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 198
7．3．2 使用 torch．distributed 進(jìn)行分布式訓(xùn)練．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 201
7．3．3 使用 Horovod 進(jìn)行分布式訓(xùn)練．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 203
7．4 分布式訓(xùn)練中的注意事項(xiàng) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 206
7．4．1 保持同步．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 206
7．4．2 進(jìn)程協(xié)作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 207
7．4．3 常用調(diào)試技巧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 208
7．5 進(jìn)階擴(kuò)展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 209
7．6 小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 210
第 8 章 CUDA 擴(kuò)展與編譯 211
8．1 PyTorch C++ 擴(kuò)展簡(jiǎn)介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 211
8．1．1 C++ 擴(kuò)展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 211
8．1．2 CUDA 擴(kuò)展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 216
8．2 CUDA、NVIDIA-driver、cuDNN、PyTorch 之間的關(guān)系．．．．．．．．．．．．．．．．． 222
8．3 小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 225
第 9 章 PyTorch 實(shí)戰(zhàn)指南 227
9．1 編程實(shí)戰(zhàn)：貓和狗二分類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 227
9．1．1 比賽介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 228
9．1．2 文件組織結(jié)構(gòu) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 228
9．1．3 __init__．py ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 229
9．1．4 數(shù)據(jù)加載．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 230
9．1．5 模型定義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 232
9．1．6 工具函數(shù) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 233
9．1．7 配置文件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 235
9．1．8 main．py ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 237
9．1．9 使用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 244
9．1．10 爭(zhēng)議．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 244
9．2 PyTorch 調(diào)試指南．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 246
9．2．1 ipdb 介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 246
9．2．2 在 PyTorch 中調(diào)試．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 250
9．3 小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 254
第 10 章 AI 插畫師：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) 255
10．1 GAN 原理簡(jiǎn)介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 255
10．2 使用 GAN 生成動(dòng)漫人物頭像．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 259
10．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 268
10．4 小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 269
第 11 章 AI 詩人：用 Transformer 寫詩 271
11．1 自然語言處理的基礎(chǔ)知識(shí) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 271
11．1．1 詞向量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 271
11．1．2 RNN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 274
11．2 CharRNN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 277
11．3 Transformer ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 278
11．3．1 自注意力模塊．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 280
11．3．2 位置編碼模塊．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 281
11．4 使用 PyTorch 實(shí)現(xiàn) Transformer 寫詩．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 282
11．5 小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 294
第 12 章 AI 藝術(shù)家：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)格遷移 295
12．1 風(fēng)格遷移原理介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 296
12．2 使用 PyTorch 實(shí)現(xiàn)風(fēng)格遷移．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 300
12．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 308
12．4 小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 310
第 13 章 CenterNet：目標(biāo)檢測(cè) 311
13．1 目標(biāo)檢測(cè)概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 311
13．2 CenterNet 原理介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 313
13．3 使用 PyTorch 實(shí)現(xiàn) CenterNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 318
13．3．1 使用 pycocotools 加載 COCO 數(shù)據(jù)集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 318
13．3．2 搭建 CenterNet 網(wǎng)絡(luò) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 319
13．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 328
13．5 小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 330
參考文獻(xiàn) 331