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出版者:機械工業齣版社

作者:盧譽聲

出品人:華章IT

頁數:496

译者:

出版時間:2019-12-1

價格:129.00元

裝幀:平裝

isbn號碼:9787111641001

叢書系列:智能係統與技術叢書

圖書標籤:

好書，值得一讀
深度學習
AI
計算機-機器學習
編程
程序設計
專業書
計算機
深度學習
移動端
神經網絡
模型優化
TensorFlow Lite
PyTorch Mobile
模型壓縮
量化
剪枝
邊緣計算

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具體描述

本書精講移動平颱深度學習係統所需核心算法、硬件級指令集、係統設計與編程實戰、海量數據處理、業界流行框架裁剪與産品級性能優化策略等，深入、翔實。

深度學習基礎（第1～4章），介紹開發機器學習係統所需重要知識點，以及開發移動平颱機器學習係統算法基石，諸如人工神經網絡、稀疏自編碼器、深度網絡、捲積神經網絡等。

移動平颱深度學習基礎（第5～6章），介紹移動平颱開發環境搭建、移動平颱開發基礎、ARM指令集加速技術，以及輕量級網絡的實現原理與實戰。

深入理解深度學習（第7～8章），剖析數據預處理原理與方法，高性能實時處理係統開發，以及基於深度神經網絡的物體檢測與識彆。本篇是下一篇內容的前導與“基石”。

深入理解移動平颱深度學習（第9～12章），本篇應用前述章節的框架與技術，實現移動平颱深度學習係統的實現與集成，具體涵蓋：① 移動平颱性能優化，數據采集與訓練，為開發移動平颱圖像分類係統建立基礎；② 深入剖析TensorFlow Lite代碼體係、構建原理、集成方法以及核心代碼與裁剪分析，模型處理工具，並完成移動平颱係統集成；③ 結閤實戰分析主流移動平颱機器學習框架、接口，並展望未來。

好的，這是為您的圖書《移動平颱深度神經網絡實戰：原理、架構與優化》撰寫的圖書簡介，內容詳實，旨在吸引目標讀者： --- 圖書簡介：移動平颱深度神經網絡實戰：原理、架構與優化在當今技術飛速發展的時代，深度學習已不再局限於雲端服務器，而是正以前所未有的速度嚮移動設備滲透。從智能手機上的實時圖像識彆到邊緣計算設備上的高效推理，如何在資源受限的移動平颱上部署和運行復雜的深度神經網絡模型，已成為衡量現代人工智能應用成熟度的關鍵指標。本書正是為填補這一領域實踐鴻溝而作，它深入探討瞭將前沿深度學習模型高效遷移至移動端的全棧技術棧，提供從理論基礎到工程實戰的完整路綫圖。本書並非停留在模型訓練的宏觀層麵，而是聚焦於模型部署與優化這一核心挑戰。我們認識到，移動平颱（如iOS、Android、嵌入式Linux）的計算能力、內存帶寬和功耗限製，對模型的“輕量化”和“高效能”提齣瞭嚴苛要求。因此，本書的結構設計緊密圍繞這一目標，係統性地拆解瞭移動端AI部署的每一個關鍵環節。核心內容深度解析：第一部分：移動端部署的理論基石與挑戰剖析在進入實戰之前，我們首先建立起堅實的理論基礎。本部分詳細闡述瞭深度學習模型在移動設備上運行的獨特挑戰，包括延遲敏感性、能耗預算、內存占用和異構硬件加速等。我們將深入剖析移動端計算資源的瓶頸所在，並介紹當前主流的移動AI框架（如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile、Apple Core ML、Qualcomm SNPE等）的設計哲學和架構差異。理解這些差異是後續高效優化的前提。第二部分：模型輕量化與架構設計策略高效的移動端模型始於精巧的架構設計。本部分是本書的實踐核心之一。我們不僅僅介紹如何使用預訓練模型，更側重於如何從零開始或基於現有模型進行定製化改造，以適應移動平颱的特性。 1. 深度可分離捲積（Depthwise Separable Convolution）的深入應用：詳細解析MobileNet係列、ShuffleNet等輕量級網絡架構的構建原理，並指導讀者如何根據目標設備的算力，調整其通道乘數（width multiplier）和分辨率。 2. 模型剪枝（Pruning）技術：涵蓋結構化剪枝與非結構化剪枝的算法細節，並重點演示如何在保持精度損失最小的前提下，通過迭代剪枝和微調，顯著減小模型體積。 3. 量化技術詳解與實戰：這是移動端優化的“核武器”。本書將詳盡介紹從訓練後量化（Post-Training Quantization, PTQ）到量化感知訓練（Quantization Aware Training, QAT）的全過程。我們將對比8位整數（INT8）、16位浮點（FP16）的性能收益與精度損失，並提供跨框架的量化工具鏈使用指南。 4. 知識蒸餾（Knowledge Distillation）：介紹如何利用大型“教師”模型指導小型“學生”模型進行高效學習，實現精度和效率的平衡。第三部分：移動平颱異構硬件加速與運行時優化模型準備就緒後，如何讓它在目標硬件上跑得最快、最省電，是部署階段的關鍵。本部分專注於底層加速器的調用與優化。 1. CPU推理優化：深入探討SIMD指令集（如NEON）、多綫程調度（如OpenMP/GCD）在移動端推理中的應用，以及如何有效利用緩存機製。 2. GPU加速：介紹OpenCL、Metal（iOS）和Vulkan（Android）等圖形API如何被用於加速張量計算。我們將展示如何將模型層映射到GPU內核，並處理數據傳輸開銷。 3. NPU/DSP加速器集成：針對高通Hexagon DSP、蘋果神經引擎（ANE）等專用硬件，本書將指導讀者如何通過廠商提供的SDK（如Qualcomm SNPE或Apple Core ML工具鏈）來編譯和部署針對特定算子高度優化的模型。我們將詳細分析算子融閤（Operator Fusion）在這些加速器上的實現機製。 4. 運行時性能分析與調優：介紹使用Profilers（如Android Studio Profiler, Xcode Instruments）對模型推理過程進行精細化度量的技術。重點講解如何識彆推理延遲的主要瓶頸（是計算密集型還是內存帶寬受限）。第四部分：端到端應用集成與前沿趨勢最後，我們將知識點匯聚成完整的應用場景。本部分涵蓋瞭如何將優化後的模型無縫集成到移動應用生命周期中，包括模型熱更新機製、數據隱私保護下的聯邦學習在移動端的初步探索，以及未來移動AI可能的發展方嚮，如模型稀疏化與更先進的動態推理調度。本書特色與讀者獲益：本書的編寫遵循“理論指導實踐，實踐反哺理論”的原則。書中包含瞭大量的真實代碼示例、性能對比圖錶和調試技巧。它不僅僅是一本理論參考書，更是一本手把手的工程指南。無論您是希望在手機App中加入實時AR濾鏡的應用開發者，還是緻力於將AI能力嵌入到邊緣設備的嵌入式係統工程師，亦或是希望深入理解移動端深度學習部署機製的研究人員，本書都將為您提供一套經過實戰檢驗、行之有效的解決方案和思維框架。掌握書中的技術，意味著您將有能力構建齣既強大又高效的下一代移動智能應用。 ---

作者簡介

盧譽聲

Autodesk數據平颱和計算平颱資深工程師，負責平颱架構研發工作。工作內容涵蓋大規模分布式係統的服務器後端、前端以及SDK的設計與研發，在數據處理、實時計算、分布式係統設計與實現、性能調優、高可用性和自動化等方麵積纍瞭豐富的經驗。擅長C/C++、JavaScript開發，此外對Scala、Java以及移動平颱等也有一定研究。著有《移動平颱深度神經網絡實戰：原理、架構與優化》、《分布式實時處理係統：原理架構與實現》，並譯有《高級C/C++編譯技術》和《JavaScript編程精解（原書第2版）》等。

目錄資訊

序一
序二
前言
第一篇　深度學習基礎
第1章　嚮未來問好 2
1.1　機器學習即正義 2
1.1.1　照本宣科 3
1.1.2　關鍵概念概述 4
1.1.3　數學之美 5
1.2　機器學習的場景和任務 6
1.3　機器學習算法 8
1.3.1　分類算法 8
1.3.2　迴歸算法 8
1.3.3　聚類算法 8
1.3.4　關聯分析算法 9
1.3.5　集成算法 9
1.3.6　強化算法 10
1.4　如何掌握機器學習 10
1.4.1　學習麯綫 10
1.4.2　技術棧 11
1.5　深度學習 12
1.5.1　深度學習的貢獻 12
1.5.2　深度學習框架簡介 13
1.5.3　安裝使用深度學習框架 16
1.5.4　深度學習進展 22
1.6　走進移動世界的深度學習 25
1.6.1　移動平颱機器學習概述 25
1.6.2　難度和挑戰 26
1.7　本書框架 26
1.8　本章小結 27
第2章　機器學習基礎 28
2.1　機器學習的主要任務 28
2.2　貝葉斯模型 29
2.3　Logistic迴歸 33
2.3.1　綫性迴歸 33
2.3.2　幾率與Logit 35
2.3.3　Logistic迴歸 38
2.3.4　背景溯源 39
2.3.5　實現Logistic迴歸 42
2.4　本章小結 44
第3章　人工神經網絡 45
3.1　人工神經網絡簡介 45
3.2　基本結構與前嚮傳播 46
3.2.1　神經元 46
3.2.2　連接與網絡 47
3.2.3　神經網絡嚮量化 48
3.2.4　前嚮傳播 50
3.3　反嚮傳播算法 50
3.4　實現前嚮神經網絡 53
3.4.1　神經網絡與前嚮傳播實現 53
3.4.2　Softmax迴歸 60
3.5　稀疏自編碼器 61
3.5.1　引子 61
3.5.2　自編碼器簡介 61
3.5.3　稀疏自編碼算法 63
3.6　神經網絡數據預處理 64
3.6.1　去均值 64
3.6.2　歸一化 65
3.7　本章小結 65
第4章　深度網絡與捲積神經網絡 66
4.1　深度網絡 66
4.1.1　自我學習 66
4.1.2　特徵學習 67
4.1.3　深度神經網絡 68
4.1.4　逐層貪婪訓練方法 69
4.2　捲積神經網絡 70
4.2.1　全連接與部分連接網絡 70
4.2.2　捲積 70
4.2.3　池化 72
4.2.4　捲積神經網絡 73
4.3　捲積神經網絡實現 73
4.3.1　Layer實現 74
4.3.2　Net實現 79
4.3.3　InnerProduct實現 92
4.3.4　Convolution實現 95
4.3.5　Pooling實現 101
4.3.6　定義注冊頭文件 109
4.4　本章小結 110
第二篇　移動平颱深度學習基礎
第5章　移動平颱深度學習框架設計與實現 112
5.1　移動平颱深度學習係統開發簡介 112
5.2　ARM Linux基礎開發環境 113
5.2.1　通用ARM工具鏈安裝 114
5.2.2　Android NDK安裝 114
5.2.3　樹莓派工具鏈安裝 115
5.3　TensorFlow Lite介紹 115
5.3.1　TensorFlow Lite特性 115
5.3.2　TensorFlow Lite架構 116
5.3.3　TensorFlow Lite代碼結構 117
5.4　移動平颱性能優化基礎 118
5.4.1　ARM v8體係結構 119
5.4.2　ARM v8數據類型與寄存器 120
5.4.3　Neon指令集介紹 122
5.4.4　ARM v8內存模型 124
5.4.5　Neon指令集加速實例 127
5.5　本章小結 140
第6章　移動平颱輕量級網絡實戰 141
6.1　適用於移動平颱的輕量級網絡 141
6.2　SqueezeNet 142
6.2.1　微觀結構 142
6.2.2　宏觀結構 142
6.2.3　核心思路 143
6.2.4　實戰：用PyTorch實現SqueezeNet 144
6.3　MobileNet 153
6.4　ShuffleNet 154
6.5　MobileNet V2 155
6.5.1　MobileNet的缺陷 155
6.5.2　MobileNet V2的改進 155
6.5.3　網絡結構 156
6.5.4　實戰：用PyTorch實現MobileNet V2 157
6.6　本章小結 161
第三篇　深入理解深度學習
第7章　高性能數據預處理實戰 164
7.1　數據預處理任務 164
7.1.1　數據清理 165
7.1.2　數據集成 165
7.1.3　數據歸約 165
7.1.4　數據變換 166
7.2　數據標準化 166
7.3　PCA 167
7.3.1　PCA的現實問題 167
7.3.2　PCA的計算方法 167
7.3.3　PCA的數學理論基礎 169
7.4　在Hurricane之上實現PCA 170
7.4.1　Hurricane實時處理係統 171
7.4.2　實現Hurricane Topology 172
7.4.3　實現PCA 178
7.5　本章小結 192
第8章　基於深度神經網絡的物體檢測與識彆 193
8.1　模式識彆與物體識彆 193
8.1.1　模式識彆 193
8.1.2　模式識彆係統 194
8.1.3　傳統模式識彆方法 194
8.1.4　深度學習模式識彆方法 197
8.2　圖像分類 197
8.2.1　LeNet 197
8.2.2　AlexNet 200
8.2.3　數據抓取整理 203
8.2.4　數據預處理 204
8.2.5　數據訓練 206
8.3　目標識彆與物體檢測 207
8.3.1　目標識彆簡介 207
8.3.2　R-CNN 208
8.3.3　SPP-Net 209
8.3.4　Fast R-CNN 211
8.3.5　Faster R-CNN 211
8.3.6　RetinaNet 213
8.4　檢測識彆實戰 213
8.4.1　Faster R-CNN 214
8.4.2　RetinaNet 230
8.5　移動平颱檢測識彆實戰 237
8.5.1　移動平颱係統開發思路 237
8.5.2　基於RetinaNet的檢測定位實現 237
8.5.3　基於AlexNet的識彆分類實現 244
8.5.4　接口設計封裝 247
8.6　本章小結 258
第四篇　深入理解移動平颱深度學習
第9章　深入移動平颱性能優化 260
9.1　模型壓縮 260
9.2　權重稀疏化 262
9.2.1　Structured Sparsity Learning 262
9.2.2　Dynamic Network Surgery 262
9.2.3　Dynamic Network Surgery實現 264
9.3　模型加速 275
9.3.1　半精度與權重量化 275
9.3.2　深度壓縮 276
9.3.3　二值化網絡 278
9.3.4　三值化網絡 280
9.3.5　DoReFa-Net 282
9.3.6　編程實戰 283
9.4　嵌入式優化 287
9.4.1　算法局限與改進 287
9.4.2　理論改進 287
9.4.3　編程實戰 288
9.5　嵌入式優化代碼實現 290
9.5.1　量化分析實現 290
9.5.2　層實現 302
9.5.3　量化矩陣計算 309
9.6　本章小結 313
第10章　數據采集與模型訓練實戰 314
10.1　收集海量數據 314
10.1.1　搜索引擎工作原理 315
10.1.2　HTTP會話 316
10.1.3　解決JavaScript渲染問題 316
10.2　圖片數據爬蟲實現 317
10.2.1　獲取任務 318
10.2.2　解析圖片 320
10.2.3　圖片存儲 326
10.2.4　圖片去重 327
10.2.5　完成Topology 328
10.3　訓練與測試 330
10.3.1　模型定義 330
10.3.2　訓練 334
10.3.3　測試 342
10.3.4　封裝 344
10.4　本章小結 345
第11章　移動和嵌入式平颱引擎與工具實戰 346
11.1　TensorFlow Lite構建 346
11.2　集成TensorFlow Lite 357
11.3　核心實現分析 358
11.3.1　解釋器代碼分析 358
11.3.2　圖代碼分析 373
11.3.3　操作符注冊 381
11.3.4　操作符擴展實現 384
11.3.5　計算與優化模塊 399
11.4　模型處理工具 407
11.5　本章小結 425
第12章　移動平颱框架與接口實戰 426
12.1　Core ML 426
12.1.1　準備數據和生成模型 427
12.1.2　App實戰：引入Core ML實現 430
12.2　Android Neural Networks API 437
12.2.1　等等，Google還有一個ML Kit 437
12.2.2　NNAPI編程模型 437
12.2.3　創建網絡與計算 439
12.2.4　JNI封裝與調用 451
12.2.5　App實戰：集成NNAPI 454
12.3　實戰：實現Android圖像分類器App 459
12.3.1　JNI封裝 459
12.3.2　Java調用 474
12.4　未來之路 479
12.5　本章小結 480
· · · · · · (收起)

讀後感

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

我最近在為我們的新産品做技術選型，涉及到在邊緣設備上運行復雜的計算機視覺模型。市麵上的資料很多都是基於特定框架的教程，缺乏一個全局性的視角來指導我們如何搭建一個完整的移動端推理架構。這本書的“架構”二字吸引瞭我。我特彆關注的是它如何處理跨平颱的兼容性和效率問題。一個好的架構設計能夠決定項目未來的可維護性和擴展性。我希望這本書能提供一些設計原則和最佳實踐，而不僅僅是告訴你如何調用某個API。比如，如何選擇閤適的輕量級網絡結構，如何有效地利用移動設備的NPU或DSP資源。如果書中有關於模型導齣格式（如ONNX或TensorFlow Lite）的深入比較和操作指南，那將是一個巨大的加分項。畢竟，從訓練框架到推理引擎的無縫銜接，是移動AI落地的關鍵一步。這本書的作者如果能在這方麵給齣清晰的路綫圖，那絕對是價值連城。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常抓人眼球，那種深邃的藍色調和簡潔的排版，一下子就給人一種專業、前沿的感覺。我最近對深度學習在移動設備上的部署非常感興趣，正好在物色一本能係統梳理這個領域知識的書。看到書名裏提到瞭“實戰”、“原理”、“架構”和“優化”，感覺內容會非常全麵。拿到書後，我立刻翻閱瞭目錄，發現章節安排得很有邏輯性，從基礎的理論鋪墊到具體的模型優化策略，層層遞進。特彆是看到有專門的章節介紹不同移動平颱（比如iOS和Android）上的部署差異和優化技巧，這點對我來說非常實用。我希望能找到一些可以立即應用到我手頭項目中的技巧，而不是停留在泛泛而談的理論層麵。這本書的作者看起來在業界有著豐富的經驗，所以我很期待能在書中看到那些“過來人”的智慧結晶。從初步的翻閱來看，排版清晰，代碼示例可能也會比較豐富，這對於學習新技術來說至關重要。整體來說，我對這本書抱有很高的期望，希望能成為我移動AI開發路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和印刷質量非常棒，拿在手裏很有質感，這讓人在閱讀時心情也比較愉悅。我更關注的是它在“原理”層麵的講解是否足夠透徹，尤其是在麵對移動平颱特有的內存限製和功耗約束時，那些底層優化是如何體現的。我總覺得，沒有紮實的原理支撐，那些優化技巧用起來就像空中樓閣，一旦遇到新的問題就束手無策。我希望能深入理解激活函數選擇、模型剪枝的數學原理，以及這些選擇對移動端性能的影響。如果書中能結閤一些經典的移動端網絡結構（比如MobileNet係列或EfficientNet的特定變體）進行深入剖析，解釋它們是如何在計算量和準確率之間取得平衡的，那就太棒瞭。這本書如果能幫助我從“會用工具”的階段，邁嚮“理解工具的局限性與潛力”的階段，那就完全值迴票價瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書的厚度著實讓我有些吃驚，但翻開扉頁後，我發現內容組織得非常緊湊，信息密度相當高。我本身對深度學習的理論基礎有一定瞭解，但一到實際部署到資源受限的移動端時，總感覺力不從心。我最期待的是書中關於模型壓縮和量化的深入探討。市麵上很多書籍要麼隻講模型訓練，要麼隻談推理框架，很少能把前後鏈條完整串起來。這本書的標題暗示瞭它會非常注重“優化”這個環節，這正是我目前最欠缺的知識點。我希望能看到詳盡的案例分析，比如如何平衡模型精度和推理速度，如何在不同硬件上進行性能調優。如果書中能提供一些具體的性能基準測試數據對比，那就更好瞭。這本書看起來不像是那種隻停留在教科書層麵的理論堆砌，而是更傾嚮於“動手解決問題”的實戰手冊。我希望通過它，能真正理解那些看似玄乎的移動端AI優化背後的工程細節。

评分☆☆☆☆☆

我是一名剛畢業不久的工程師，正在努力從學術研究轉嚮工業界的移動應用開發。我發現理論知識和實際工程之間的鴻溝非常大，尤其是在資源受限的環境下做性能優化，簡直是一門藝術。這本書的“實戰”二字給瞭我很大的信心。我希望看到的是那種“踩過坑”的經驗總結，而不是教科書式的標準流程。比如，在調試不同版本的操作係統或芯片集成的推理引擎時，遇到的那些稀奇古怪的Bug該如何排查？書中是否提到瞭調試工具的使用心得？我對如何有效利用移動端的並行計算能力非常感興趣，如果能有具體的代碼示例展示如何優化算子融閤或者層間數據傳輸，那就太好瞭。我需要的是一本可以攤開在桌麵上，邊看邊敲代碼，時不時停下來思考如何應用到我項目中的參考書。從目前的初步印象來看，這本書似乎正是這樣一本實用的工程指南。

评分☆☆☆☆☆

現在移動端應用深度學習技術的趨勢太明顯瞭，大勢所趨啊。買來這本書讀瞭一下，對我幫助比較大，主要是因為對知識體係的梳理方麵恰到好處，而且結閤實例代碼，這一點我很喜歡。

评分☆☆☆☆☆

一直在找結閤移動和神經網絡的書，終於有瞭，初步翻瞭下，由淺入深，層層遞減，有理論有實踐，是我要的書。

评分☆☆☆☆☆

彆的不說，光是對ARM指令集的解讀以及應用，就值得購買，市麵上這類書籍比較少，新齣這一本值得購買。

评分☆☆☆☆☆

這本書對模型優化主題進行瞭深入探討，我正好需要這方麵的指南，正好看到就買瞭。

评分☆☆☆☆☆

水軍太對，書內容一般，移動端優化原理介紹的太淺