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出版者:

作者:崔立超 編

出品人:

頁數:398

译者:

出版時間:2012-7

價格:49.80元

裝幀:

isbn號碼:9787115286185

叢書系列:

圖書標籤:

• Excel
• Excel
• 辦公軟件
• 效率
• 技巧
• 數據處理
• 函數
• 圖錶
• 自動化
• 快捷鍵
• 辦公技能

《深度學習的基石：TensorFlow與PyTorch實戰精解》 --- 內容簡介 在這個數據爆炸、人工智能驅動未來的時代，深度學習已不再是實驗室裏的高深理論，而是驅動各行各業變革的核心動力。然而，從理論到實際應用，中間橫亙著一條由復雜數學模型、海量數據處理和高效模型部署構成的鴻溝。本書正是為填平這一鴻溝而生，它不是一本泛泛而談的概述手冊，而是兩套最主流、最強大的深度學習框架——Google的TensorFlow 2.x與Meta（Facebook）的PyTorch——最全麵、最深入的實戰指南。 本書的設計目標非常明確：讓讀者在掌握兩大主流框架的底層邏輯、高效編程範式和前沿應用技巧後，能夠獨立、自信地構建、訓練和優化任何復雜的深度神經網絡。我們摒棄瞭晦澀難懂的純理論推導，轉而采用“代碼先行，理論輔助”的教學策略，確保每一行代碼都能在讀者的實踐中産生立竿見影的效果。 第一部分：深度學習基礎與框架哲學（300字） 在深入框架細節之前，本書首先為讀者構建瞭堅實的理論地基。我們將從現代深度學習的核心概念入手，包括自動微分機製的原理、計算圖（靜態圖與動態圖）的差異及其對模型調試的影響。對於TensorFlow，我們將重點剖析其Eager Execution模式如何使其更像PyTorch，以及`tf.function`裝飾器如何實現高性能的圖編譯優化。對於PyTorch，我們將深入解析其動態計算圖（Define-by-Run）的靈活性和直觀性。本部分還會詳細對比兩種框架在數據加載（`tf.data` vs `DataLoader`）、模型定義（Sequential vs Module）以及優化器選擇上的哲學差異，幫助讀者根據項目需求做齣最優技術選型。 第二部分：TensorFlow 2.x 高效編程與部署（450字） 本章深入TensorFlow 2.x的生態係統。我們將徹底掌握Keras API作為高級接口的強大之處，學習如何利用其函數式API和子類化API來構建高度定製化的復雜模型，例如多輸入多輸齣網絡或包含殘差連接的自定義層。 實戰部分涵蓋瞭TensorFlow在工業級應用中的關鍵技術： 1. 高性能數據管道構建： 使用`tf.data` API，通過並行化、預取（Prefetching）和緩存（Caching）技術，確保GPU始終處於飽和工作狀態，消除數據I/O瓶頸。 2. 模型訓練與迴調： 掌握`tf.distribute.Strategy`，實現模型在單卡GPU、多卡GPU乃至TPU上的高效分布式訓練策略。深入理解TensorBoard的可視化工具，實時監控損失函數、梯度分布和權重變化。 3. 部署與服務化： 這是TensorFlow的傳統強項。我們將詳細講解如何使用SavedModel格式導齣模型，並結閤TensorFlow Serving進行高性能、低延遲的綫上推理服務部署。此外，還會介紹TensorFlow Lite在移動端和邊緣設備上的模型優化與轉換流程。 第三部分：PyTorch 深度探索與研究前沿（450字） PyTorch以其Pythonic的接口和極高的靈活性，深受學術界和快速原型開發團隊的青睞。本部分將引導讀者充分利用其動態特性進行創新。 核心內容聚焦於： 1. 自定義模塊與操作： 掌握如何使用`torch.autograd.Function`實現自定義的底層運算，以及如何利用`nn.Module`構建復雜的模塊化網絡結構，確保代碼的清晰性和可復用性。 2. 分布式訓練的藝術： 深入講解`torch.distributed`包，特彆是DDP (DistributedDataParallel)的工作機製，實現數據並行和模型並行的有效組閤，以應對超大規模模型的訓練挑戰。 3. JIT編譯與性能加速： 介紹TorchScript，如何使用`torch.jit.trace`和`torch.jit.script`將動態圖轉換為靜態圖錶示，實現模型的序列化和C++後端部署，從而在不犧牲靈活性的前提下獲得接近TensorFlow的推理性能。 4. 生態工具鏈： 探索PyTorch Lightning（或類似的結構化框架）如何幫助用戶快速搭建研究原型，並講解TorchServe在生産環境中的部署實踐。 第四部分：跨框架的遷移與高級應用（300字） 最後一部分著眼於實戰中的常見痛點和未來趨勢。我們將對比TensorFlow和PyTorch在處理序列模型（如Transformer架構）和生成模型（如GANs、Diffusion Models）時的代碼差異與性能錶現。 重點講解： 模型互操作性： 介紹ONNX（Open Neural Network Exchange）標準，實現模型在TensorFlow、PyTorch與其他推理引擎之間的無縫遷移。 模型量化與剪枝： 介紹兩種框架內置的工具集，如PyTorch的FX圖模式和TensorFlow Model Optimization Toolkit，以實現模型壓縮，滿足資源受限環境下的部署需求。 可解釋性AI（XAI）： 結閤兩種框架，實踐如Grad-CAM、SHAP等技術，幫助讀者理解“黑箱”模型做齣決策的原因。 通過對本書內容的係統學習和大量代碼實戰，讀者將不僅僅是學會使用某個API，而是真正掌握深度學習係統工程的核心能力，無論麵對學術前沿的創新挑戰，還是工業界對效率與性能的嚴苛要求，都能遊刃有餘。本書是每一位緻力於成為專業深度學習工程師或研究人員的必備工具書。

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