深度学习原理与PyTorch实战 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:集智俱乐部

出品人:

页数:331

译者:

出版时间:2019-8

价格:58

装帧:平装

isbn号码:9787115516053

丛书系列:图灵原创

图书标签:

深度学习
pytorch
集智俱乐部
极致出版社
ml
深度学习
PyTorch
机器学习
神经网络
计算机视觉
自然语言处理
模型训练
TensorFlow
Keras
Python

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

本书是一本系统介绍深度学习及开源框架PyTorch的入门书。全书注重实战，每章围绕一个有意思的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及对抗学习和深度强化学习等前沿技术。读者通过阅读本书，可以轻松入门深度学习，学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。

本书适用于人工智能行业的软件工程师、对人工智能感兴趣的学生，也非常适合作为深度学习培训教程。

软件架构设计与演进本书导读：驾驭复杂系统的艺术与科学在当今快速迭代的软件开发环境中，构建稳定、可扩展且易于维护的系统已成为一项核心挑战。软件架构，作为连接业务需求与技术实现的桥梁，其重要性不言而喻。《软件架构设计与演进》深入探讨了构建健壮软件系统的理论基础、实践方法和演进策略。本书并非聚焦于特定的编程语言或框架，而是致力于揭示那些跨越技术栈、经受时间考验的架构原则和设计模式。它旨在培养读者从宏观视角审视系统的能力，理解不同架构决策背后的权衡（Trade-offs），并为应对技术债务和业务增长带来的复杂性提供工具箱。 --- 第一部分：架构的基础与思维范式第一章：架构的本质与价值定位本章首先厘清了“软件架构”与“详细设计”之间的界限。架构关注的是系统的关键决策——那些一旦做出，后续修改成本极高、影响系统整体非功能性需求的结构性选择。我们探讨了架构的四大核心关注点：功能性需求、非功能性需求（如性能、安全性、可维护性）、约束条件以及干系人期望。架构师的角色与职责：不仅仅是技术专家，更是沟通者、决策者和风险管理者。本节详细分析了架构师如何平衡技术愿景与业务现实。质量属性（Quality Attributes）的量化：如何从模糊的“系统要快”转化为可测试、可衡量的指标（如延迟的P95、吞吐量、可用性SLA）。我们将介绍Lars-Göran Nilsson的架构评估模型，强调架构驱动力（Architecturally Significant Requirements, ASRs）的识别。第二章：设计原则的基石理解SOLID原则、DRY（Don't Repeat Yourself）和KISS（Keep It Simple, Stupid）是构建清晰代码的基础，但本章将这些原则提升到架构层面进行审视。模块化与内聚/耦合分析：深入研究如何通过控制依赖方向和信息隐藏来最大化模块的内聚性（Cohesion）并最小化耦合性（Coupling）。我们将引入责任分配的原则，例如RUST原则（Revealed Usage, Shared Abstraction, Trust Boundary）。架构风格（Architectural Styles）的初探：概述经典风格，如分层架构、管道-过滤器、事件驱动。讨论每种风格最适合解决的典型问题场景。 --- 第二部分：主流架构风格的深度剖析本部分是本书的核心，详细拆解当前工业界最常用且最具影响力的几种架构风格，重点在于其内在机制、适用性边界以及潜在的陷阱。第三章：分层架构的演变与边界强化分层架构是许多遗留和中小型系统的基础。本章不仅回顾了经典的四层结构（表现层、业务逻辑层、数据访问层），更侧重于如何管理层与层之间的依赖关系。依赖倒置与洋葱架构（Onion/Clean Architecture）：介绍如何将业务核心与基础设施实现解耦。重点讨论了“依赖性规则”——外部依赖必须指向内部核心，以及如何使用领域驱动设计（DDD）的“防腐层”（Anti-Corruption Layer, ACL）来隔离不稳定的外部模型。水平扩展的限制：分析纯粹垂直分层的系统在应对高并发和大数据量时的瓶颈，为过渡到分布式架构做铺垫。第四章：面向服务的架构（SOA）与微服务（Microservices）本章对比了企业服务总线（ESB）主导的SOA与轻量级、独立部署的微服务架构。微服务的核心约束：强调“自治性”、“独立部署”和“围绕业务边界组织团队”。我们详细探讨了如何定义服务边界，避免“分布式单体”（Distributed Monolith）。通信机制的选择：同步（REST, gRPC）与异步（消息队列Kafka/RabbitMQ）。分析每种方式在事务一致性（Saga模式）、延迟敏感度和系统韧性方面的表现。集成挑战与治理：探讨API网关的作用、服务发现机制以及跨服务的数据一致性难题。第五章：事件驱动架构（EDA）与响应式系统事件驱动范式是构建高响应性、高可扩展系统的关键。核心概念：深入理解事件（Event）、命令（Command）与消息（Message）的区别。探讨事件的本质是“事实的记录”而非“操作的指令”。流处理与持久化：介绍事件日志（如Kafka日志）如何兼顾通信和持久化。讨论基于事件溯源（Event Sourcing）的复杂状态管理方法，以及如何通过命令查询职责分离（CQRS）来优化读写性能。响应式宣言（The Reactive Manifesto）：阐述响应式系统的四大支柱——响应性、弹性、可伸缩性和消息驱动，并提供在JVM或Actor模型框架中实现这些特性的指导。 --- 第三部分：架构的治理、演进与风险管理构建一个良好的架构只是第一步，如何确保其在长期内保持健康，是架构治理的范畴。第六章：架构的评估与文档化架构决策并非一成不变，需要系统地记录、评估和传达。架构视图模型（Viewpoints and Views）：介绍4+1视图模型及其局限性。重点推荐使用C4模型（Context, Containers, Components, Code）进行分层视图表达，以适应不同干系人的需求。架构决策记录（Architecture Decision Records, ADRs）：提供一套结构化的方法记录每一个关键技术决策的背景、选项、结果和后果，确保知识的留存。架构评估技术（ATAM）：详细介绍基于场景的架构评估方法，如何系统地测试系统对关键质量属性的满足程度。第七章：应对技术债务与架构演进软件系统必然会产生技术债务，关键在于如何主动管理而非被动承受。识别债务的根源：区分“故意欠债”（为快速上市）和“无意欠债”（因知识不足或需求变更）。演进的模式：介绍“绞杀者模式”（Strangler Fig Pattern）在逐步替换遗留系统中的应用。讨论“架构的重构”与“代码的重构”在规模和风险上的区别。架构“熔断”与安全网：如何在快速交付的压力下，为关键质量属性建立临时的技术隔离墙，并在后续迭代中修复。第八章：安全与合规性在架构中的内建安全性不是事后的补丁，而是架构设计之初就应考虑的“第一类公民”。纵深防御策略：从网络边界（WAF, CDN）到应用内部（输入验证、权限控制）。零信任原则（Zero Trust）：探讨如何将信任边界从网络边界转移到每一个服务和每一个请求上。数据隐私与合规性考虑：在架构层面设计数据流，确保数据在传输、存储和处理过程中满足GDPR或特定行业法规的要求，例如数据脱敏和加密机制的选择。 --- 结语《软件架构设计与演进》旨在提供一个全面的框架，帮助工程师和架构师从容应对现代软件系统的复杂性。它强调的是思维方式的转变：从关注“如何实现功能”转向关注“系统如何长期健康运行”。通过深入理解这些跨越技术栈的原理，读者将能设计出更具前瞻性、更能适应未来变化的软件蓝图。

作者简介

集智俱乐部（Swarma Club），成立于2003年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者团体。倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的“没有围墙的研究所”。目前已出版著作有《科学的极致：漫谈人工智能》和《走近 2050：注意力、互联网与人工智能》，译作有《深度思考：人工智能的终点与人类创造力的起点》。

目录信息

目　　录
第　1章深度学习简介　1
1．1　深度学习与人工智能　1
1．2　深度学习的历史渊源　2
1．2．1　从感知机到人工神经网络　3
1．2．2　深度学习时代　4
1．2．3　巨头之间的角逐　5
1．3　深度学习的影响因素　6
1．3．1　大数据　6
1．3．2　深度网络架构　7
1．3．3　GPU　11
1．4　深度学习为什么如此成功　11
1．4．1　特征学习（representation learning）　11
1．4．2　迁移学习（transfer learning）　12
1．5　小结　13
参考文献　14
第　2章 PyTorch简介　15
2．1　PyTorch安装　15
2．2　初识PyTorch　15
2．2．1　与Python的完美融合　16
2．2．2　张量计算　16
2．2．3　动态计算图　20
2．3　PyTorch实例：预测房价　27
2．3．1　准备数据　27
2．3．2　模型设计　28
2．3．3　训练　29
2．3．4　预测　31
2．3．5　术语汇总　32
2．4　小结　33
第3章　单车预测器：你的第一个
神经网络　35
3．1　共享单车的烦恼　35
3．2　单车预测器1．0　37
3．2．1　神经网络简介　37
3．2．2　人工神经元　38
3．2．3　两个隐含层神经元　40
3．2．4　训练与运行　42
3．2．5　失败的神经预测器　43
3．2．6　过拟合　48
3．3　单车预测器2．0　49
3．3．1　数据的预处理过程　49
3．3．2　构建神经网络　52
3．3．3　测试神经网络　55
3．4　剖析神经网络Neu　57
3．5　小结　61
3．6　Q&A　61
第4章　机器也懂感情——中文情绪
分类器　63
4．1　神经网络分类器　64
4．1．1　如何用神经网络做分类　64
4．1．2　分类问题的损失函数　66
4．2　词袋模型分类器　67
4．2．1　词袋模型简介　68
4．2．2　搭建简单文本分类器　69
4．3　程序实现　70
4．3．1　数据获取　70
4．3．2　数据处理　74
4．3．3　文本数据向量化　75
4．3．4　划分数据集　76
4．3．5　建立神经网络　78
4．4　运行结果　80
4．5　剖析神经网络　81
4．6　小结　85
4．7　Q&A　85
第5章　手写数字识别器——认识卷积
神经网络　87
5．1　什么是卷积神经网络　88
5．1．1　手写数字识别任务的CNN
网络及运算过程　88
5．1．2　卷积运算操作　90
5．1．3　池化操作　96
5．1．4　立体卷积核　97
5．1．5　超参数与参数　98
5．1．6　其他说明　99
5．2　手写数字识别器　100
5．2．1　数据准备　100
5．2．2　构建网络　103
5．2．3　运行模型　105
5．2．4　测试模型　106
5．3　剖析卷积神经网络　107
5．3．1　第一层卷积核与特征图　107
5．3．2　第二层卷积核与特征图　109
5．3．3　卷积神经网络的健壮性试验　110
5．4　小结　112
5．5　Q&A　112
5．6　扩展阅读　112
第6章　手写数字加法机——迁移学习　113
6．1　什么是迁移学习　114
6．1．1　迁移学习的由来　114
6．1．2　迁移学习的分类　115
6．1．3　迁移学习的意义　115
6．1．4　如何用神经网络实现迁移
学习　116
6．2　应用案例：迁移学习如何抗击贫困　118
6．2．1　背景介绍　118
6．2．2　方法探寻　119
6．2．3　迁移学习方法　120
6．3　蚂蚁还是蜜蜂：迁移大型卷积神经
网络　121
6．3．1　任务描述与初步尝试　121
6．3．2　ResNet与模型迁移　122
6．3．3　代码实现　123
6．3．4　结果分析　127
6．3．5　更多的模型与数据　128
6．4　手写数字加法机　128
6．4．1　网络架构　128
6．4．2　代码实现　129
6．4．3　训练与测试　136
6．4．4　结果　138
6．4．5　大规模实验　138
6．5　小结　143
6．6　实践项目：迁移与效率　143
第7章　你自己的Prisma——图像
风格迁移　145
7．1　什么是风格迁移　145
7．1．1　什么是风格　145
7．1．2　风格迁移的涵义　146
7．2　风格迁移技术发展简史　147
7．2．1　神经网络之前的风格迁移　147
7．2．2　特定风格的实现　148
7．3　神经网络风格迁移　149
7．3．1　神经网络风格迁移的优势　150
7．3．2　神经网络风格迁移的基本
思想　150
7．3．3　卷积神经网络的选取　151
7．3．4　内容损失　152
7．3．5　风格损失　152
7．3．6　风格损失原理分析　153
7．3．7　损失函数与优化　156
7．4　神经网络风格迁移实战　157
7．4．1　准备工作　157
7．4．2　建立风格迁移网络　159
7．4．3　风格迁移训练　162
7．5　小结　165
7．6　扩展阅读　165
第8章　人工智能造假术——图像生成
与对抗学习　166
8．1　反卷积与图像生成　169
8．1．1　CNN回顾　169
8．1．2　反卷积操作　171
8．1．3　反池化过程　173
8．1．4　反卷积与分数步伐　174
8．1．5　输出图像尺寸公式　175
8．1．6　批正则化技术　176
8．2　图像生成实验1——最小均方误差
模型　177
8．2．1　模型思路　177
8．2．2　代码实现　178
8．2．3　运行结果　182
8．3　图像生成实验2——生成器-识别器
模型　184
8．3．1　生成器-识别器模型的实现　184
8．3．2　对抗样本　187
8．4　图像生成实验3——生成对抗网络
GAN　190
8．4．1　GAN的总体架构　191
8．4．2　程序实现　192
8．4．3　结果展示　195
8．5　小结　197
8．6　Q&A　197
8．7　扩展阅读　198
第9章　词汇的星空——神经语言模型
与Word2Vec　199
9．1　词向量技术介绍　199
9．1．1　初识词向量　199
9．1．2　传统编码方式　200
9．2　NPLM：神经概率语言模型　201
9．2．1　NPLM的基本思想　202
9．2．2　NPLM的运作过程详解　202
9．2．3　读取NPLM中的词向量　205
9．2．4　NPLM的编码实现　206
9．2．5　运行结果　209
9．2．6　NPLM的总结与局限　211
9．3　Word2Vec　211
9．3．1　CBOW模型和Skip-gram模型的结构　211
9．3．2　层级软最大　213
9．3．3　负采样　213
9．3．4　总结及分析　214
9．4　Word2Vec的应用　214
9．4．1　在自己的语料库上训练Word2Vec词向量　214
9．4．2　调用现成的词向量　216
9．4．3　女人-男人＝皇后-国王　218
9．4．4　使用向量的空间位置进行词对词翻译　220
9．4．5　Word2Vec小结　221
9．5　小结　221
9．5　Q&A　222
第　10章 LSTM作曲机——序列生成
模型　224
10．1　序列生成问题　224
10．2　RNN与LSTM　225
10．2．1　RNN　226
10．2．2　LSTM　231
10．3　简单01序列的学习问题　235
10．3．1　RNN的序列学习　236
10．3．2　LSTM的序列学习　245
10．4　LSTM作曲机　248
10．4．1　MIDI文件　248
10．4．2　数据准备　249
10．4．3　模型结构　249
10．4．4　代码实现　250
10．5　小结　259
10．6　Q&A　259
10．7　扩展阅读　259
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

集智俱乐部众包完成的第四本书？？？？这本书还有配套的视频教程～当看书有不懂可以看视频，视频课程还有学员群可以交流，对于小白选手来说，简直再友好不过了。视频：[https://campus.swarma.org/play/play?id=421] 这本书作者是课程优秀的学员，他们学完学懂了，才能写一本...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须强调这本书在“调试与优化”部分所展现出的成熟度。在深度学习实践中，模型跑不起来或效果不理想是常态，如何快速定位问题是区分新手和老手的关键。这本书没有将这部分视为可有可无的补充材料，而是将其置于一个重要的位置，系统地介绍了梯度消失/爆炸的检测方法、学习率衰减策略的多样性及其适用场景。更难能可贵的是，它并没有提供放之四海皆准的“万能药方”，而是教导读者如何根据模型和数据的特性，系统性地设计实验来诊断问题。这种培养独立问题解决能力的导向，让这本书的价值远超一本简单的技术手册，更像是一位经验丰富的导师在身边耳提面命。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期关注计算神经科学领域的研究人员，我通常对偏重工程实现的书籍抱持一种审慎的态度，但这本书成功地在我这里获得了尊重。它在介绍特定网络结构（比如RNNs或Transformers）时，并没有止步于展示标准的网络拓扑图，而是深入挖掘了这些结构背后的数学动机和信息流动的逻辑。例如，它解释注意力机制时，不仅展示了Scaled Dot-Product Attention的公式，更着重分析了为什么需要“缩放因子”，这种对细节的考究，体现了作者深厚的理论功底。这种“理论指导实践，实践反哺理论”的良性循环，使得这本书的阅读体验非常扎实，读起来不会有悬浮感，每一步的推进都感觉是水到渠成的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践部分设计得极其巧妙，完全摒弃了那种为了展示复杂性而堆砌模型的做法。它专注于用最核心的技术点去解决实际问题，这一点对于工程实践者来说简直是福音。我尤其欣赏它在构建自定义层（Custom Layers）那一块的讲解，步骤清晰，代码示例简洁而有力，没有多余的冗余信息干扰思考。很多时候，教程里的代码虽然能跑起来，但如果遇到稍微偏离标准范式的场景，读者就立刻抓瞎了。但这本书似乎预见到了这些难点，它提供的范例不仅仅是运行成功的Demo，更像是提供了一套解决问题的思维模型。当我尝试用书中的方法去改造我自己的一个老项目时，效率和效果都有显著提升，这让我意识到，掌握了这些核心的“构建积木”的方法论，比单纯学会调用API要重要得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和结构安排也值得称赞，它在理论的深度和阅读的流畅性之间找到了一个近乎完美的平衡点。很多技术书籍，要么是艰深的教科书，让人望而却步；要么就是过于轻量化，很多关键概念一带而过。这本书的章节划分逻辑性极强，每当我们学完一个核心概念（比如卷积操作），紧接着就会有一个相关的实践案例来巩固理解，这种“讲授-演练”的节奏把握得非常到位。此外，书中的图示清晰度极高，那些复杂的结构图不再是抽象的线条，而是真正帮助理解数据如何在网络中变换的“导航图”。对于需要长时间对着屏幕学习的读者来说，这种精心设计的阅读体验，极大地减轻了认知负荷。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让人眼前一亮，特别是它对基础概念的讲解，深入浅出，完全不同于市面上那些只堆砌公式和代码的教材。作者似乎非常理解初学者的困惑，从最基本的线性代数和概率论知识开始，循序渐进地搭建起整个深度学习的理论框架。我印象最深的是它关于反向传播算法的阐述，通过一个非常直观的例子，把复杂的链式法则讲得明明白白，让人豁然开朗。很多其他书籍往往只是草草带过，或者直接跳到矩阵运算，导致读者在真正需要理解梯度下降的本质时感到无所适从。这本书在这方面做得非常出色，它不仅告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”。读完这些章节后，我对神经网络的训练过程有了一种全新的、更坚实的理解。这种对底层原理的尊重和细致的剖析，是它区别于其他许多“速成”读物的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

读了五章，要不是因为这本是8月份出的比较新，还有其他pytorch书实在不行，我才不会买这本。无语了，有的地方缺图。有的地方代码跑不动，很多代码语法第一次出现感觉就默认你懂了一样，有些解释不清楚。但是整体比起其他书还是略胜一筹的。/第二次修改，弃书了…

评分☆☆☆☆☆

及其不严谨！函数不导入直接用？？？？

评分☆☆☆☆☆

及其不严谨！函数不导入直接用？？？？

评分☆☆☆☆☆

及其不严谨！函数不导入直接用？？？？