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出版者:人民郵電齣版社

作者:毗濕奴•布拉馬尼亞(Vishnu Subramanian)

出品人:異步圖書

頁數:193

译者:王海玲

出版時間:2019-4

價格:55.00

裝幀:平裝

isbn號碼:9787115508980

叢書系列:

圖書標籤:

深度學習
計算機
編程
機器學習
pytorch
印度
人工智能
2019
PyTorch
深度學習
機器學習
神經網絡
計算機視覺
自然語言處理
深度學習框架
Python
模型訓練
Tensor

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具體描述

深度學習為世界上的智能係統（比如Google Voice、Siri和Alexa）提供瞭動力。隨著硬件（如GPU）和軟件框架（如PyTorch、Keras、TensorFlow和CNTK）的進步以及大數據的可用性，人們在文本、視覺和分析等領域更容易實施相應問題的解決方案。

本書對當今前沿的深度學習庫PyTorch進行瞭講解。憑藉其易學習性、高效性以及與Python開發的天然親近性，PyTorch獲得瞭深度學習研究人員以及數據科學傢們的關注。本書從PyTorch的安裝講起，然後介紹瞭為現代深度學習提供驅動力的多個基礎模塊，還介紹瞭使用CNN、RNN、LSTM以及其他網絡模型解決問題的方法。本書對多個先進的深度學習架構的概念（比如ResNet、DenseNet、Inception和Seq2Seq）進行瞭闡述，但沒有深挖其背後的數學細節。與GPU計算相關的知識、使用PyTorch訓練模型的方法，以及用來生成文本和圖像的復雜神經網絡（如生成網絡），也在本書中有所涵蓋。

學完本書後，讀者可以使用PyTorch輕鬆開發深度學習應用程序。

好的，這是一份關於一本假設名為《現代計算機體係結構與高性能計算》的圖書簡介，該書內容不涉及深度學習或PyTorch。 --- 《現代計算機體係結構與高性能計算：從硬件設計到並行加速》圖書簡介在當今數據爆炸的時代，計算能力的瓶頸日益凸顯。無論是處理海量科學模擬、運行復雜的金融模型，還是支撐大規模數據分析任務，傳統的單核或串行計算範式已無法滿足需求。《現代計算機體係結構與高性能計算：從硬件設計到並行加速》正是為應對這一挑戰而精心撰寫的深度技術專著。本書旨在為計算機科學、電子工程、物理學、材料科學等領域的專業人士和高級學生，提供一套全麵而深入的理論框架與實踐指導，理解現代計算係統的底層機製，並掌握優化大規模並行應用的關鍵技術。本書的獨特之處在於其廣度與深度兼備的結構。我們並非僅僅停留在理論介紹層麵，而是力求將計算機體係結構的最新發展與高性能計算（HPC）的實際需求緊密結閤，探討如何從最底層的晶體管、指令集，逐步擴展到多核處理器、異構加速器，直至構建和管理大規模集群係統。第一部分：基礎核心——現代處理器體係結構剖析本部分為理解後續高性能計算打下堅實的硬件基礎。我們首先迴顧瞭經典的馮·諾依曼和哈佛結構，並迅速過渡到現代復雜指令集計算機（CISC）和精簡指令集計算機（RISC）的設計哲學及其對性能的影響。重點內容包括：流水綫、超標量與指令級並行（ILP）：深入解析現代CPU如何通過深流水綫、分支預測單元（BTB）以及亂序執行（Out-of-Order Execution）技術，最大化單個核心的吞吐量。我們將詳細討論數據冒險、控製冒險及其在硬件層麵的解決機製。內存層級結構與局部性原理：內存訪問延遲是現代CPU性能的最大瓶頸之一。本書細緻探討瞭L1、L2、L3緩存的設計、替換策略（如LRU、LFU）以及多核係統中的緩存一緻性協議（如MESI/MOESI）。通過量化分析，讀者將理解如何通過數據和指令的引用局部性來有效“隱藏”內存延遲。嚮量化與SIMD/AVX指令集：探討單指令多數據（SIMD）架構的演進，從早期的MMX到現代的AVX-512。我們將分析編譯器如何自動或手動地進行循環展開和數據對齊，以充分利用嚮量寄存器的並行處理能力。第二部分：異構計算與加速器技術前沿隨著摩爾定律放緩，單一CPU的性能提升愈發依賴於專用加速器。本部分將焦點投嚮並行計算的“主力軍”——圖形處理器（GPU）和其他專用加速設備。關鍵主題涵蓋： GPU架構與CUDA/OpenCL模型：詳盡解析NVIDIA GPU（如Volta、Ampere架構）的SM（Streaming Multiprocessor）結構、綫程束（Warp/Wavefront）調度機製以及其與CPU的交互方式。本書將建立一個堅實的編程模型基礎，解釋Grid、Block、Thread的層次結構如何映射到硬件執行單元。內存訪問模式優化：探討GPU內存層次（全局內存、共享內存、寄存器）的特點。重點分析如何設計高效的閤並內存訪問（Coalesced Access）模式，以及何時使用和優化共享內存（Shared Memory）以減少全局內存帶寬的壓力。專用加速器概述：簡要介紹Tensor Processing Units (TPUs) 和 Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) 在特定工作負載中的優勢與挑戰，幫助讀者理解異構計算的生態全景。第三部分：並行程序設計模型與算法實現硬件的潛力必須通過高效的軟件纔能釋放。本部分是連接硬件與應用層的橋梁，專注於並行編程的範式和核心庫。核心內容聚焦於：多綫程與共享內存編程（OpenMP）：詳細介紹OpenMP的指令集，包括並行區域、數據作用域的劃分、同步機製（如原子操作、屏障）以及任務調度策略。重點探討瞭僞共享（False Sharing）問題及其避免方法。分布式內存編程（MPI）：作為大規模計算的基石，本書深入講解瞭Message Passing Interface (MPI) 的核心概念，如進程通信拓撲、點對點通信（Send/Recv）與集閤通信（Broadcast, Reduce, Gather）。我們將提供關於如何選擇閤適的MPI實現和優化通信開銷的實用指南。混閤並行模型：講解如何在現代集群上同時利用多核CPU（OpenMP）和GPU加速器（CUDA/OpenACC），實現細粒度與粗粒度的協同並行。第四部分：性能分析、調優與係統軟件再快的係統也需要精確的診斷和精細的調優。本部分教會讀者如何像係統架構師一樣思考，定位性能瓶頸並提升效率。內容囊括：性能度量與工具鏈：介紹如何使用硬件性能計數器（Hardware Performance Counters）來獲取真實的硬件事件數據。重點剖析如`perf`、`VTune Profiler`等主流性能分析工具的使用方法，理解指令周期（CPI）、內存訪問失效率（Miss Rate）等關鍵指標的含義。並行算法設計原則：不僅是編程，更是算法的並行化。討論如何對經典算法（如矩陣乘法、快速傅裏葉變換）進行剖分和映射，以適應不同的內存和通信拓撲結構。大規模集群管理與互連網絡：簡要介紹HPC集群的物理布局，探討高速互連技術（如InfiniBand, Omni-Path）的特性，以及如何利用這些網絡拓撲來優化大規模MPI作業的通信效率。目標讀者本書適閤具有紮實C/C++編程基礎，並希望深入理解計算機底層機製，從而設計、實現和優化高性能應用程序的研究人員、工程師和計算機科學專業的高年級本科生及研究生。《現代計算機體係結構與高性能計算》承諾提供一條清晰的路徑，帶領讀者穿越硬件設計的迷宮，最終掌握駕馭未來復雜計算係統的核心能力。 ---

作者簡介

目錄資訊

第 1章　PyTorch與深度學習 1
1．1　人工智能　1
1．2　機器學習　3
1．3　深度學習　4
1．3．1　深度學習的應用　4
1．3．2　深度學習的浮誇宣傳　6
1．3．3　深度學習發展史　6
1．3．4　為何是現在　7
1．3．5　硬件可用性　7
1．3．6　數據和算法　8
1．3．7　深度學習框架　9
1．4　小結　10
第　2章神經網絡的構成　11
2．1　安裝PyTorch　11
2．2　實現第一個神經網絡　12
2．2．1　準備數據　13
2．2．2　為神經網絡創建數據　20
2．2．3　加載數據　24
2．3　小結　25
第3章　深入瞭解神經網絡　26
3．1　詳解神經網絡的組成部分　26
3．1．1　層—神經網絡的基本組成　27
3．1．2　非綫性激活函數　29
3．1．3　PyTorch中的非綫性激活函數　32
3．1．4　使用深度學習進行圖像分類　36
3．2　小結　46
第4章　機器學習基礎　47
4．1　三類機器學習問題　47
4．1．1　有監督學習　48
4．1．2　無監督學習　48
4．1．3　強化學習　48
4．2　機器學習術語　49
4．3　評估機器學習模型　50
4．4　數據預處理與特徵工程　54
4．4．1　嚮量化　54
4．4．2　值歸一化　54
4．4．3　處理缺失值　55
4．4．4　特徵工程　55
4．5　過擬閤與欠擬閤　56
4．5．1　獲取更多數據　56
4．5．2　縮小網絡規模　57
4．5．3　應用權重正則化　58
4．5．4　應用dropout　58
4．5．5　欠擬閤　60
4．6　機器學習項目的工作流　60
4．6．1　問題定義與數據集創建　60
4．6．2　成功的衡量標準　61
4．6．3　評估協議　61
4．6．4　準備數據　62
4．6．5　模型基綫　62
4．6．6　大到過擬閤的模型　63
4．6．7　應用正則化　63
4．6．8　學習率選擇策略　64
4．7　小結　65
第5章　深度學習之計算機視覺　66
5．1　神經網絡簡介　66
5．2　從零開始構建CNN模型　69
5．2．1　Conv2d　71
5．2．2　池化　74
5．2．3　非綫性激活—ReLU　75
5．2．4　視圖　76
5．2．5　訓練模型　77
5．2．6　狗貓分類問題—從零開始構建CNN　80
5．2．7　利用遷移學習對狗貓分類　82
5．3　創建和探索VGG16模型　84
5．3．1　凍結層　85
5．3．2　微調VGG16模型　85
5．3．3　訓練VGG16模型　86
5．4　計算預捲積特徵　88
5．5　理解CNN模型如何學習　91
5．6　CNN層的可視化權重　94
5．7　小結　95
第6章　序列數據和文本的深度學習　96
6．1　使用文本數據　96
6．1．1　分詞　98
6．1．2　嚮量化　100
6．2　通過構建情感分類器訓練詞嚮量　104
6．2．1　下載IMDB數據並對文本分詞　104
6．2．2　構建詞錶　106
6．2．3　生成嚮量的批數據　107
6．2．4　使用詞嚮量創建網絡模型　108
6．2．5　訓練模型　109
6．3　使用預訓練的詞嚮量　110
6．3．1　下載詞嚮量　111
6．3．2　在模型中加載詞嚮量　112
6．3．3　凍結embedding層權重　113
6．4　遞歸神經網絡（RNN）　113
6．5　LSTM　117
6．5．1　長期依賴　117
6．5．2　LSTM網絡　117
6．6　基於序列數據的捲積網絡　123
6．7　小結　125
第7章　生成網絡　126
7．1　神經風格遷移　126
7．1．1　加載數據　129
7．1．2　創建VGG模型　130
7．1．3　內容損失　131
7．1．4　風格損失　131
7．1．5　提取損失　133
7．1．6　為網絡層創建損失函數　136
7．1．7　創建優化器　136
7．1．8　訓練　137
7．2　生成對抗網絡（GAN）　138
7．3　深度捲機生成對抗網絡　139
7．3．1　定義生成網絡　140
7．3．2　定義判彆網絡　144
7．3．3　定義損失函數和優化器　145
7．3．4　訓練判彆網絡　145
7．3．5　訓練生成網絡　146
7．3．6　訓練整個網絡　147
7．3．7　檢驗生成的圖片　148
7．4　語言建模　150
7．4．1　準備數據　151
7．4．2　生成批數據　152
7．4．3　定義基於LSTM的模型　153
7．4．4　定義訓練和評估函數　155
7．4．5　訓練模型　157
7．5　小結　159
第8章　現代網絡架構　160
8．1　現代網絡架構　160
8．1．1　ResNet　160
8．1．2　Inception　168
8．2　稠密連接捲積網絡（DenseNet）　175
8．2．1　DenseBlock　175
8．2．2　DenseLayer　176
8．3　模型集成　180
8．3．1　創建模型　181
8．3．2　提取圖片特徵　182
8．3．3　創建自定義數據集和數據加載器　183
8．3．4　創建集成模型　184
8．3．5　訓練和驗證模型　185
8．4　encoder-decoder架構　186
8．4．1　編碼器　188
8．4．2　解碼器　188
8．5　小結　188
第9章　未來走嚮　189
9．1　未來走嚮　189
9．2　迴顧　189
9．3　有趣的創意應用　190
9．3．1　對象檢測　190
9．3．2　圖像分割　191
9．3．3　PyTorch中的OpenNMT　192
9．3．4　Allen NLP　192
9．3．5　fast．ai—神經網絡不再神秘　192
9．3．6　Open Neural Network Exchange　192
9．4　如何跟上前沿　193
9．5　小結　193
· · · · · · (收起)

讀後感

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計理念，簡直是為長時間閱讀量身定製的。我是一個容易被屏幕花哨元素分散注意力的人，但這本書的整體風格極其沉穩、內斂。它沒有使用大麵積的彩色高亮或者花哨的背景色，而是通過精妙的字體、行距和留白，引導讀者的視綫自然地沿著邏輯脈絡前行。章節之間的過渡極其平滑，你會發現一個概念的結束點，恰好是下一個更深入概念的引入點，仿佛作者早已預知瞭讀者在哪個知識點會産生疑問。最讓我驚喜的是，它在每一章的末尾都設置瞭一個“陷阱自查”環節，不是傳統的習題，而是拋齣幾個在實際編碼中極易犯錯的邊界條件，要求讀者手動檢查代碼，這比那些讓你寫代碼的練習題更有助於鞏固對底層邏輯的理解。例如，它會讓你思考，當Batch Size趨近於1時，Batch Normalization層會發生什麼，這需要你真正理解該層的工作原理，而不是簡單地調用API。這種“以防萬一”的設計哲學貫穿始終，讓這本書讀起來絲毫不纍，反而有一種被高手耐心陪伴的感覺。

评分☆☆☆☆☆

讀完這套書，我最大的感受是，作者明顯是個實戰派，而不是一個純粹的理論研究者。這本書的案例選擇非常貼近工業界的真實需求，沒有那種為瞭展示而展示的“Hello World”級彆的小玩意兒。它花瞭大量的篇幅來講解如何處理真實世界中遇到的髒數據——比如缺失值填充策略、數據不平衡問題的采樣技術（SMOTE的PyTorch實現）——這些纔是項目落地時最讓人頭疼的地方。特彆是在模型部署這一環，它給齣瞭一個非常實用的章節，詳細演示瞭如何使用ONNX導齣模型，以及如何在移動端進行輕量化部署的思路。我之前嘗試用其他教程部署模型時總是在環境配置上卡殼，而這本書的步驟描述得極為詳盡，甚至連Python虛擬環境的創建和依賴包的版本衝突處理都給齣瞭建議。此外，它對模型評估指標的講解也跳齣瞭Accuracy這個單一維度，深入探討瞭Precision、Recall、F1 Score在不同業務場景下的取捨，甚至還引入瞭貝葉斯優化來調參，展現瞭極高的技術深度和廣度。這種從“能跑”到“能用、好用”的跨越，是這本書最讓我欣賞的地方。

评分☆☆☆☆☆

從作者的文字中，我能感受到一種對“最佳實踐”的執著追求。這本書不僅僅是教你如何寫齣能運行的代碼，更重要的是教你如何寫齣“正確”且“可維護”的代碼。它在講解模型訓練循環時，花費瞭不少篇幅來討論如何有效地使用`torch.no_grad()`上下文管理器，以及在多GPU訓練中如何正確地使用`DistributedDataParallel`，並對常見的同步和異步問題進行瞭深入的剖析。與市麵上許多隻關注模型結構的書籍不同，這本書對訓練過程中的“工程化”細節投入瞭巨大的精力。比如，它詳細說明瞭如何利用TensorBoard進行可視化，並提供瞭一套標準化的日誌記錄模闆，幫助你追蹤上百次實驗的結果。我特彆喜歡它對隨機種子（Seed）管理的講解，清晰地闡述瞭為什麼在實驗中固定隨機種子是科學復現的基礎，並給齣瞭一個全局設置的腳本片段。這種對細節的關注，體現瞭作者深厚的項目經驗，這本書與其說是一本教材，不如說是一份來自資深工程師的“操作手冊”，指導讀者避開那些隻有踩過無數坑後纔能領悟的彎路。

评分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的數學基礎部分處理得非常剋製，這一點我給它打高分。很多深度學習書籍為瞭凸顯自己的“硬核”，會把讀者直接丟進矩陣微積分的海洋裏，結果學習麯綫陡峭到令人絕望。這本書則采取瞭“夠用就好，需要時再深挖”的策略。它在介紹損失函數時，隻是簡要迴顧瞭最小二乘法的思想，然後迅速轉嚮PyTorch中的具體實現和梯度計算的直觀感受。它並沒有強迫讀者去推導復雜的拉格朗日乘數法，而是側重於解釋為什麼選擇某個損失函數（比如交叉熵）在信息論上更優。這種務實的態度，使得非數學背景的讀者能夠快速上手構建模型。更難能可貴的是，它在討論Transformer模型時，沒有過多糾結於Self-Attention的矩陣乘法細節，而是將重點放在瞭“多頭注意力”如何模擬不同層麵的特徵關聯，以及“位置編碼”的必要性上。它更像是一本“工程應用指南”，而不是一本純粹的“理論證明手冊”，這對於想快速將AI技術應用於實際業務的工程師來說，是效率最高的路徑。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘述方式簡直像在給一個完全不懂編程的讀者講故事，每一個技術概念都掰開瞭揉碎瞭講，生怕你跟不上。比如說，它講到捲積神經網絡（CNN）的時候，不是直接丟一堆數學公式，而是用瞭一個非常形象的比喻，把特徵提取的過程比作偵探在案發現場尋找綫索，層層遞進，直到最終鎖定目標。我個人覺得，對於那些傳統教材裏動輒跳過基礎、直奔主題的寫作風格感到頭疼的人來說，這本書簡直是救星。它在介紹張量（Tensor）操作時，甚至用瞭好幾頁篇幅來解釋內存布局和CPU/GPU之間的交互效率，這些細節在很多號稱“速成”的書裏是完全被略過的。我記得最清楚的是，它對梯度下降的解釋，不是簡單地畫個碗狀圖，而是引入瞭一個“登山者迷路”的場景，細膩地描繪瞭學習率過大和過小時可能産生的後果，這讓我在第一次接觸反嚮傳播時，那種晦澀感瞬間煙消雲散。這本書的圖文並茂做得也相當到位，每一個算法流程圖都非常清晰，不像有些書裏印的圖像是從舊報紙上剪下來的，模糊不清。它對PyTorch框架本身的使用也處理得非常人性化，比如專門開闢瞭一個小節，詳細對比瞭`torch.nn.Module`和普通Python類在構建模型時的細微差彆，這對於想深入理解框架底層邏輯的讀者來說，是極有價值的補充。

評分☆☆☆☆☆