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☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:毗湿奴•布拉马尼亚(Vishnu Subramanian)

出品人:异步图书

页数:193

译者:王海玲

出版时间:2019-4

价格:55.00

装帧:平装

isbn号码:9787115508980

丛书系列:

图书标签:

深度学习
计算机
编程
机器学习
pytorch
印度
人工智能
2019
PyTorch
深度学习
机器学习
神经网络
计算机视觉
自然语言处理
深度学习框架
Python
模型训练
Tensor

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具体描述

深度学习为世界上的智能系统（比如Google Voice、Siri和Alexa）提供了动力。随着硬件（如GPU）和软件框架（如PyTorch、Keras、TensorFlow和CNTK）的进步以及大数据的可用性，人们在文本、视觉和分析等领域更容易实施相应问题的解决方案。

本书对当今前沿的深度学习库PyTorch进行了讲解。凭借其易学习性、高效性以及与Python开发的天然亲近性，PyTorch获得了深度学习研究人员以及数据科学家们的关注。本书从PyTorch的安装讲起，然后介绍了为现代深度学习提供驱动力的多个基础模块，还介绍了使用CNN、RNN、LSTM以及其他网络模型解决问题的方法。本书对多个先进的深度学习架构的概念（比如ResNet、DenseNet、Inception和Seq2Seq）进行了阐述，但没有深挖其背后的数学细节。与GPU计算相关的知识、使用PyTorch训练模型的方法，以及用来生成文本和图像的复杂神经网络（如生成网络），也在本书中有所涵盖。

学完本书后，读者可以使用PyTorch轻松开发深度学习应用程序。

好的，这是一份关于一本假设名为《现代计算机体系结构与高性能计算》的图书简介，该书内容不涉及深度学习或PyTorch。 --- 《现代计算机体系结构与高性能计算：从硬件设计到并行加速》图书简介在当今数据爆炸的时代，计算能力的瓶颈日益凸显。无论是处理海量科学模拟、运行复杂的金融模型，还是支撑大规模数据分析任务，传统的单核或串行计算范式已无法满足需求。《现代计算机体系结构与高性能计算：从硬件设计到并行加速》正是为应对这一挑战而精心撰写的深度技术专著。本书旨在为计算机科学、电子工程、物理学、材料科学等领域的专业人士和高级学生，提供一套全面而深入的理论框架与实践指导，理解现代计算系统的底层机制，并掌握优化大规模并行应用的关键技术。本书的独特之处在于其广度与深度兼备的结构。我们并非仅仅停留在理论介绍层面，而是力求将计算机体系结构的最新发展与高性能计算（HPC）的实际需求紧密结合，探讨如何从最底层的晶体管、指令集，逐步扩展到多核处理器、异构加速器，直至构建和管理大规模集群系统。第一部分：基础核心——现代处理器体系结构剖析本部分为理解后续高性能计算打下坚实的硬件基础。我们首先回顾了经典的冯·诺依曼和哈佛结构，并迅速过渡到现代复杂指令集计算机（CISC）和精简指令集计算机（RISC）的设计哲学及其对性能的影响。重点内容包括：流水线、超标量与指令级并行（ILP）：深入解析现代CPU如何通过深流水线、分支预测单元（BTB）以及乱序执行（Out-of-Order Execution）技术，最大化单个核心的吞吐量。我们将详细讨论数据冒险、控制冒险及其在硬件层面的解决机制。内存层级结构与局部性原理：内存访问延迟是现代CPU性能的最大瓶颈之一。本书细致探讨了L1、L2、L3缓存的设计、替换策略（如LRU、LFU）以及多核系统中的缓存一致性协议（如MESI/MOESI）。通过量化分析，读者将理解如何通过数据和指令的引用局部性来有效“隐藏”内存延迟。向量化与SIMD/AVX指令集：探讨单指令多数据（SIMD）架构的演进，从早期的MMX到现代的AVX-512。我们将分析编译器如何自动或手动地进行循环展开和数据对齐，以充分利用向量寄存器的并行处理能力。第二部分：异构计算与加速器技术前沿随着摩尔定律放缓，单一CPU的性能提升愈发依赖于专用加速器。本部分将焦点投向并行计算的“主力军”——图形处理器（GPU）和其他专用加速设备。关键主题涵盖： GPU架构与CUDA/OpenCL模型：详尽解析NVIDIA GPU（如Volta、Ampere架构）的SM（Streaming Multiprocessor）结构、线程束（Warp/Wavefront）调度机制以及其与CPU的交互方式。本书将建立一个坚实的编程模型基础，解释Grid、Block、Thread的层次结构如何映射到硬件执行单元。内存访问模式优化：探讨GPU内存层次（全局内存、共享内存、寄存器）的特点。重点分析如何设计高效的合并内存访问（Coalesced Access）模式，以及何时使用和优化共享内存（Shared Memory）以减少全局内存带宽的压力。专用加速器概述：简要介绍Tensor Processing Units (TPUs) 和 Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) 在特定工作负载中的优势与挑战，帮助读者理解异构计算的生态全景。第三部分：并行程序设计模型与算法实现硬件的潜力必须通过高效的软件才能释放。本部分是连接硬件与应用层的桥梁，专注于并行编程的范式和核心库。核心内容聚焦于：多线程与共享内存编程（OpenMP）：详细介绍OpenMP的指令集，包括并行区域、数据作用域的划分、同步机制（如原子操作、屏障）以及任务调度策略。重点探讨了伪共享（False Sharing）问题及其避免方法。分布式内存编程（MPI）：作为大规模计算的基石，本书深入讲解了Message Passing Interface (MPI) 的核心概念，如进程通信拓扑、点对点通信（Send/Recv）与集合通信（Broadcast, Reduce, Gather）。我们将提供关于如何选择合适的MPI实现和优化通信开销的实用指南。混合并行模型：讲解如何在现代集群上同时利用多核CPU（OpenMP）和GPU加速器（CUDA/OpenACC），实现细粒度与粗粒度的协同并行。第四部分：性能分析、调优与系统软件再快的系统也需要精确的诊断和精细的调优。本部分教会读者如何像系统架构师一样思考，定位性能瓶颈并提升效率。内容囊括：性能度量与工具链：介绍如何使用硬件性能计数器（Hardware Performance Counters）来获取真实的硬件事件数据。重点剖析如`perf`、`VTune Profiler`等主流性能分析工具的使用方法，理解指令周期（CPI）、内存访问失效率（Miss Rate）等关键指标的含义。并行算法设计原则：不仅是编程，更是算法的并行化。讨论如何对经典算法（如矩阵乘法、快速傅里叶变换）进行剖分和映射，以适应不同的内存和通信拓扑结构。大规模集群管理与互连网络：简要介绍HPC集群的物理布局，探讨高速互连技术（如InfiniBand, Omni-Path）的特性，以及如何利用这些网络拓扑来优化大规模MPI作业的通信效率。目标读者本书适合具有扎实C/C++编程基础，并希望深入理解计算机底层机制，从而设计、实现和优化高性能应用程序的研究人员、工程师和计算机科学专业的高年级本科生及研究生。《现代计算机体系结构与高性能计算》承诺提供一条清晰的路径，带领读者穿越硬件设计的迷宫，最终掌握驾驭未来复杂计算系统的核心能力。 ---

作者简介

目录信息

第 1章　PyTorch与深度学习 1
1．1　人工智能　1
1．2　机器学习　3
1．3　深度学习　4
1．3．1　深度学习的应用　4
1．3．2　深度学习的浮夸宣传　6
1．3．3　深度学习发展史　6
1．3．4　为何是现在　7
1．3．5　硬件可用性　7
1．3．6　数据和算法　8
1．3．7　深度学习框架　9
1．4　小结　10
第　2章神经网络的构成　11
2．1　安装PyTorch　11
2．2　实现第一个神经网络　12
2．2．1　准备数据　13
2．2．2　为神经网络创建数据　20
2．2．3　加载数据　24
2．3　小结　25
第3章　深入了解神经网络　26
3．1　详解神经网络的组成部分　26
3．1．1　层—神经网络的基本组成　27
3．1．2　非线性激活函数　29
3．1．3　PyTorch中的非线性激活函数　32
3．1．4　使用深度学习进行图像分类　36
3．2　小结　46
第4章　机器学习基础　47
4．1　三类机器学习问题　47
4．1．1　有监督学习　48
4．1．2　无监督学习　48
4．1．3　强化学习　48
4．2　机器学习术语　49
4．3　评估机器学习模型　50
4．4　数据预处理与特征工程　54
4．4．1　向量化　54
4．4．2　值归一化　54
4．4．3　处理缺失值　55
4．4．4　特征工程　55
4．5　过拟合与欠拟合　56
4．5．1　获取更多数据　56
4．5．2　缩小网络规模　57
4．5．3　应用权重正则化　58
4．5．4　应用dropout　58
4．5．5　欠拟合　60
4．6　机器学习项目的工作流　60
4．6．1　问题定义与数据集创建　60
4．6．2　成功的衡量标准　61
4．6．3　评估协议　61
4．6．4　准备数据　62
4．6．5　模型基线　62
4．6．6　大到过拟合的模型　63
4．6．7　应用正则化　63
4．6．8　学习率选择策略　64
4．7　小结　65
第5章　深度学习之计算机视觉　66
5．1　神经网络简介　66
5．2　从零开始构建CNN模型　69
5．2．1　Conv2d　71
5．2．2　池化　74
5．2．3　非线性激活—ReLU　75
5．2．4　视图　76
5．2．5　训练模型　77
5．2．6　狗猫分类问题—从零开始构建CNN　80
5．2．7　利用迁移学习对狗猫分类　82
5．3　创建和探索VGG16模型　84
5．3．1　冻结层　85
5．3．2　微调VGG16模型　85
5．3．3　训练VGG16模型　86
5．4　计算预卷积特征　88
5．5　理解CNN模型如何学习　91
5．6　CNN层的可视化权重　94
5．7　小结　95
第6章　序列数据和文本的深度学习　96
6．1　使用文本数据　96
6．1．1　分词　98
6．1．2　向量化　100
6．2　通过构建情感分类器训练词向量　104
6．2．1　下载IMDB数据并对文本分词　104
6．2．2　构建词表　106
6．2．3　生成向量的批数据　107
6．2．4　使用词向量创建网络模型　108
6．2．5　训练模型　109
6．3　使用预训练的词向量　110
6．3．1　下载词向量　111
6．3．2　在模型中加载词向量　112
6．3．3　冻结embedding层权重　113
6．4　递归神经网络（RNN）　113
6．5　LSTM　117
6．5．1　长期依赖　117
6．5．2　LSTM网络　117
6．6　基于序列数据的卷积网络　123
6．7　小结　125
第7章　生成网络　126
7．1　神经风格迁移　126
7．1．1　加载数据　129
7．1．2　创建VGG模型　130
7．1．3　内容损失　131
7．1．4　风格损失　131
7．1．5　提取损失　133
7．1．6　为网络层创建损失函数　136
7．1．7　创建优化器　136
7．1．8　训练　137
7．2　生成对抗网络（GAN）　138
7．3　深度卷机生成对抗网络　139
7．3．1　定义生成网络　140
7．3．2　定义判别网络　144
7．3．3　定义损失函数和优化器　145
7．3．4　训练判别网络　145
7．3．5　训练生成网络　146
7．3．6　训练整个网络　147
7．3．7　检验生成的图片　148
7．4　语言建模　150
7．4．1　准备数据　151
7．4．2　生成批数据　152
7．4．3　定义基于LSTM的模型　153
7．4．4　定义训练和评估函数　155
7．4．5　训练模型　157
7．5　小结　159
第8章　现代网络架构　160
8．1　现代网络架构　160
8．1．1　ResNet　160
8．1．2　Inception　168
8．2　稠密连接卷积网络（DenseNet）　175
8．2．1　DenseBlock　175
8．2．2　DenseLayer　176
8．3　模型集成　180
8．3．1　创建模型　181
8．3．2　提取图片特征　182
8．3．3　创建自定义数据集和数据加载器　183
8．3．4　创建集成模型　184
8．3．5　训练和验证模型　185
8．4　encoder-decoder架构　186
8．4．1　编码器　188
8．4．2　解码器　188
8．5　小结　188
第9章　未来走向　189
9．1　未来走向　189
9．2　回顾　189
9．3　有趣的创意应用　190
9．3．1　对象检测　190
9．3．2　图像分割　191
9．3．3　PyTorch中的OpenNMT　192
9．3．4　Allen NLP　192
9．3．5　fast．ai—神经网络不再神秘　192
9．3．6　Open Neural Network Exchange　192
9．4　如何跟上前沿　193
9．5　小结　193
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的数学基础部分处理得非常克制，这一点我给它打高分。很多深度学习书籍为了凸显自己的“硬核”，会把读者直接丢进矩阵微积分的海洋里，结果学习曲线陡峭到令人绝望。这本书则采取了“够用就好，需要时再深挖”的策略。它在介绍损失函数时，只是简要回顾了最小二乘法的思想，然后迅速转向PyTorch中的具体实现和梯度计算的直观感受。它并没有强迫读者去推导复杂的拉格朗日乘数法，而是侧重于解释为什么选择某个损失函数（比如交叉熵）在信息论上更优。这种务实的态度，使得非数学背景的读者能够快速上手构建模型。更难能可贵的是，它在讨论Transformer模型时，没有过多纠结于Self-Attention的矩阵乘法细节，而是将重点放在了“多头注意力”如何模拟不同层面的特征关联，以及“位置编码”的必要性上。它更像是一本“工程应用指南”，而不是一本纯粹的“理论证明手册”，这对于想快速将AI技术应用于实际业务的工程师来说，是效率最高的路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计理念，简直是为长时间阅读量身定制的。我是一个容易被屏幕花哨元素分散注意力的人，但这本书的整体风格极其沉稳、内敛。它没有使用大面积的彩色高亮或者花哨的背景色，而是通过精妙的字体、行距和留白，引导读者的视线自然地沿着逻辑脉络前行。章节之间的过渡极其平滑，你会发现一个概念的结束点，恰好是下一个更深入概念的引入点，仿佛作者早已预知了读者在哪个知识点会产生疑问。最让我惊喜的是，它在每一章的末尾都设置了一个“陷阱自查”环节，不是传统的习题，而是抛出几个在实际编码中极易犯错的边界条件，要求读者手动检查代码，这比那些让你写代码的练习题更有助于巩固对底层逻辑的理解。例如，它会让你思考，当Batch Size趋近于1时，Batch Normalization层会发生什么，这需要你真正理解该层的工作原理，而不是简单地调用API。这种“以防万一”的设计哲学贯穿始终，让这本书读起来丝毫不累，反而有一种被高手耐心陪伴的感觉。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述方式简直像在给一个完全不懂编程的读者讲故事，每一个技术概念都掰开了揉碎了讲，生怕你跟不上。比如说，它讲到卷积神经网络（CNN）的时候，不是直接丢一堆数学公式，而是用了一个非常形象的比喻，把特征提取的过程比作侦探在案发现场寻找线索，层层递进，直到最终锁定目标。我个人觉得，对于那些传统教材里动辄跳过基础、直奔主题的写作风格感到头疼的人来说，这本书简直是救星。它在介绍张量（Tensor）操作时，甚至用了好几页篇幅来解释内存布局和CPU/GPU之间的交互效率，这些细节在很多号称“速成”的书里是完全被略过的。我记得最清楚的是，它对梯度下降的解释，不是简单地画个碗状图，而是引入了一个“登山者迷路”的场景，细腻地描绘了学习率过大和过小时可能产生的后果，这让我在第一次接触反向传播时，那种晦涩感瞬间烟消云散。这本书的图文并茂做得也相当到位，每一个算法流程图都非常清晰，不像有些书里印的图像是从旧报纸上剪下来的，模糊不清。它对PyTorch框架本身的使用也处理得非常人性化，比如专门开辟了一个小节，详细对比了`torch.nn.Module`和普通Python类在构建模型时的细微差别，这对于想深入理解框架底层逻辑的读者来说，是极有价值的补充。

评分☆☆☆☆☆

读完这套书，我最大的感受是，作者明显是个实战派，而不是一个纯粹的理论研究者。这本书的案例选择非常贴近工业界的真实需求，没有那种为了展示而展示的“Hello World”级别的小玩意儿。它花了大量的篇幅来讲解如何处理真实世界中遇到的脏数据——比如缺失值填充策略、数据不平衡问题的采样技术（SMOTE的PyTorch实现）——这些才是项目落地时最让人头疼的地方。特别是在模型部署这一环，它给出了一个非常实用的章节，详细演示了如何使用ONNX导出模型，以及如何在移动端进行轻量化部署的思路。我之前尝试用其他教程部署模型时总是在环境配置上卡壳，而这本书的步骤描述得极为详尽，甚至连Python虚拟环境的创建和依赖包的版本冲突处理都给出了建议。此外，它对模型评估指标的讲解也跳出了Accuracy这个单一维度，深入探讨了Precision、Recall、F1 Score在不同业务场景下的取舍，甚至还引入了贝叶斯优化来调参，展现了极高的技术深度和广度。这种从“能跑”到“能用、好用”的跨越，是这本书最让我欣赏的地方。

评分☆☆☆☆☆

从作者的文字中，我能感受到一种对“最佳实践”的执着追求。这本书不仅仅是教你如何写出能运行的代码，更重要的是教你如何写出“正确”且“可维护”的代码。它在讲解模型训练循环时，花费了不少篇幅来讨论如何有效地使用`torch.no_grad()`上下文管理器，以及在多GPU训练中如何正确地使用`DistributedDataParallel`，并对常见的同步和异步问题进行了深入的剖析。与市面上许多只关注模型结构的书籍不同，这本书对训练过程中的“工程化”细节投入了巨大的精力。比如，它详细说明了如何利用TensorBoard进行可视化，并提供了一套标准化的日志记录模板，帮助你追踪上百次实验的结果。我特别喜欢它对随机种子（Seed）管理的讲解，清晰地阐述了为什么在实验中固定随机种子是科学复现的基础，并给出了一个全局设置的脚本片段。这种对细节的关注，体现了作者深厚的项目经验，这本书与其说是一本教材，不如说是一份来自资深工程师的“操作手册”，指导读者避开那些只有踩过无数坑后才能领悟的弯路。

评分☆☆☆☆☆

不推荐

评分☆☆☆☆☆

代码排版也太不走心了吧。有其他框架基础的看看第三章就行了。而且这个书的内容排版简直和《python深度学习》一模一样，太山寨了。

评分☆☆☆☆☆

差

评分☆☆☆☆☆

性价比极其低的tutorial. 有很多错别字。英文版也很垃圾，复制粘贴。

评分☆☆☆☆☆

比较实战，适合编程学~