用Python实现深度学习框架 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:

作者:张觉非

出品人:

页数:271

译者:

出版时间:2020-10-12

价格:89

装帧:平装

isbn号码:9787115548375

丛书系列:图灵原创

图书标签:

Python
深度学习
框架
神经网络
机器学习
PyTorch
TensorFlow
Keras
模型构建
算法实现

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具体描述

本书带领读者用原生Python语言和Numpy线性代数库实现一个基于计算图的深度学习框架MatrixSlow（类似简易版的PyTorch、TensorFlow或Caffe）。全书分为三个部分。第一部分是原理篇，实现了MatrixSlow框架的核心基础设施，并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理，比如模型、计算图、训练、梯度下降法及其各种变体。第二部分是模型篇，介绍了多种具有代表性的模型，包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide & Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络，这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外，还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题。第三部分是工程篇，讨论了一些与深度学习框架相关的工程问题，内容涉及训练与评估，模型的保存、导入和服务部署，分布式训练，等等。

好的，这是一本关于使用Python实现深度学习框架的图书简介，内容详实，不包含您提供的原书名中的任何信息，且力求自然流畅： --- 《高性能计算与并行加速：基于现代CPU与GPU架构的软件实现》图书简介在当今的科学计算、数据分析和工程模拟领域，如何高效地利用日益强大的多核CPU和大规模并行GPU资源，已成为制约项目进展的关键瓶颈。本书《高性能计算与并行加速：基于现代CPU与GPU架构的软件实现》，并非探讨某一特定应用领域的模型构建，而是深入底层，聚焦于构建支撑这些应用的高效计算基础设施和优化方法。它是一本面向系统程序员、高级算法工程师以及希望深入理解计算性能瓶颈的开发者的技术专著。本书的核心目标是揭示现代异构计算平台（特别是Intel/AMD的多核CPU和NVIDIA/AMD的GPU）的硬件特性，并教授读者如何设计、实现和优化能够充分发挥这些硬件潜力的软件栈。第一部分：现代计算架构的底层剖析与性能瓶颈本部分将为读者构建一个坚实的硬件基础认知。我们将首先从微架构层面剖析现代x86-64 CPU的设计，重点讲解乱序执行、分支预测、缓存层次结构（L1、L2、L3）的工作原理，以及向量化指令集（如AVX-512、SIMD）对数据并行计算的影响。随后，我们将转向GPU架构，详细解析SIMT（单指令多线程）模型，线程束（Warp/Wavefront）调度机制，以及高带宽内存（HBM）与片上共享内存的组织方式。理解这些底层机制是高效编程的前提。我们将深入探讨内存访问模式（局部性、合并访问）如何直接决定计算效率，并分析同步与并发机制在多核和众核环境下的开销与挑战。第二部分：CPU上的高效并行编程范式本部分专注于如何利用多核CPU实现高性能计算。我们将系统地介绍线程级并行（Thread-Level Parallelism, TLP）和数据级并行（Data-Level Parallelism, DLP）的实现技术。在TLP方面，我们将详细讲解OpenMP的最新特性，不仅仅停留在基本的并行区域划分，更侧重于细粒度的内存共享控制、伪共享（False Sharing）的规避、任务调度策略（Static vs. Dynamic），以及如何利用硬件预取器优化数据流。对于更复杂的拓扑依赖关系，我们将探讨如何应用OpenMP的任务模型（Tasking Model）来构建灵活的、动态的并行执行图。在DLP方面，本书将深入讲解如何编写高效的编译器内在函数（Intrinsics）代码，以最大化地利用SIMD单元的吞吐量。我们将通过具体的矩阵运算和向量操作实例，演示如何手动优化数据对齐、向量加载/存储，以及跨指令集的优化技巧。我们还将介绍如何使用诸如`loop unrolling`、`loop interchange`等经典优化技术，并结合性能分析工具（如VTune Profiler, Linux `perf`）来定位并解决流水线停滞（Pipeline Stall）问题。第三部分：GPU异构计算的高级实现与优化 GPU是现代高性能计算的引擎。本部分将完全围绕CUDA（或OpenCL/HIP，视具体侧重）进行深入讲解，目标是让读者能够超越简单的核函数调用，实现深度优化的内核代码。我们将从CUDA内存模型开始，细致区分全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存的访问延迟和带宽特性。核心内容将集中于共享内存的管理，包括如何使用平坦化的索引实现高效的矩阵转置和块内数据交换，以完全消除对全局内存的依赖。同步机制是GPU编程的难点。我们将深入讲解`__syncthreads()`的精确含义、原子操作（Atomic Operations）的使用场景及其性能影响，并引入现代GPU架构支持的更低开销的同步工具，例如Grid-level同步机制。此外，本书还会投入大量篇幅讨论数据传输的优化。PCIe总线是常见的性能瓶颈，我们将探讨零拷贝（Zero-Copy）内存、统一虚拟内存（Unified Virtual Memory, UVM）的适用性，以及如何使用流（Streams）和事件（Events）来重叠计算（Kernel Execution）与数据传输（Host-to-Device/Device-to-Host Copy），实现真正的异步并行。第四部分：通用加速库的构建与抽象层设计在掌握了CPU和GPU的底层优化技术后，本部分将指导读者如何将这些技术封装成可复用、高性能的抽象层。我们将讨论如何设计一个跨平台的数值计算库的核心引擎。这包括使用C++模板元编程（Template Metaprogramming）来根据编译时参数（如矩阵维度、数据类型）自动生成最优化版本的内核或函数。我们将探讨如何使用抽象绑定层（如C++的封装类或Python的C-Extension接口）将这些高度优化的底层代码安全地暴露给上层应用。最后，我们将涉及性能评估与调试。除了使用硬件性能计数器进行微基准测试（Micro-benchmarking），本书还将介绍如何利用动态二进制插装技术（如Pin/DynamoRIO）或特定于GPU的调试工具来追踪非预期的内存访问和线程竞争条件，确保代码的正确性与稳定性。目标读者本书适合具有扎实的C/C++编程基础，熟悉至少一种高级科学计算语言（如Python, MATLAB）的开发者。对线性代数和计算机体系结构有基本了解者将受益匪浅。它为希望从“能跑”的计算代码迈向“极致性能”的计算代码的专业人士提供了详尽的蓝图和实战指南。 ---

作者简介

张觉非

本科毕业于复旦大学计算机系，于中国科学院古脊椎动物与古人类研究所取得古生物学硕士学位，目前在互联网行业从事机器学习算法相关工作。

陈震

硕士毕业于北京大学。现任奇虎360智能工程部总监、负责人，带领团队建设集团的机器学习计算调度平台、机器学习建模平台、机器学习推理引擎以及推荐平台等AI基础设施。

目录信息

第一部分　原理篇
第1章　机器学习与模型 2
1.1　模型 2
1.2　参数与训练 4
1.3　损失函数 9
1.4　计算图的训练 10
1.5　小结 12
第2章　计算图 13
2.1　什么是计算图 13
2.2　前向传播 14
2.3　函数优化与梯度下降法 18
2.4　链式法则与反向传播 29
2.5　在计算图上执行梯度下降法 36
2.6　节点类及其子类 36
2.7　用计算图搭建ADALINE并训练 44
2.8　小结 48
第3章　优化器 49
3.1　优化流程的抽象实现 49
3.2　BGD、SGD和MBGD 53
3.3　梯度下降优化器 58
3.4　朴素梯度下降法的局限 60
3.5　冲量优化器 61
3.6　AdaGrad优化器 62
3.7　RMSProp优化器 64
3.8　Adam优化器 65
3.9　小结 68
第二部分　模型篇
第4章　逻辑回归 70
4.1　对数损失函数 70
4.2　Logistic函数 73
4.3　二分类逻辑回归 75
4.4　多分类逻辑回归 78
4.5　交叉熵 81
4.6　实例：鸢尾花 85
4.7　小结 88
第5章　神经网络 90
5.1　神经元与激活函数 90
5.2　神经网络 95
5.3　多层全连接神经网络 99
5.4　多个全连接层的意义 101
5.5　实例：鸢尾花 108
5.6　实例：手写数字识别 110
5.7　小结 116
第6章　非全连接神经网络 117
6.1　带二次项的逻辑回归 117
6.2　因子分解机 124
6.3　Wide & Deep 132
6.4　DeepFM 137
6.5　实例：泰坦尼克号幸存者 141
6.6　小结 150
第7章　循环神经网络 151
7.1　RNN的结构 151
7.2　RNN的输出 152
7.3　实例：正弦波与方波 155
7.4　变长序列 159
7.5　实例：3D电磁发音仪单词识别 164
7.6　小结 167
第8章　卷积神经网络 168
8.1　蒙德里安与莫奈 168
8.2　滤波器 170
8.3　可训练的滤波器 176
8.4　卷积层 183
8.5　池化层 186
8.6　CNN的结构 189
8.7　实例：手写数字识别 190
8.8　小结 194
第三部分　工程篇
第9章　训练与评估 196
9.1　训练和Trainer训练器 196
9.2　评估和Metrics节点 202
9.3　混淆矩阵 204
9.4　正确率 204
9.5　查准率 206
9.6　查全率 206
9.7　ROC曲线和AUC 208
9.8　小结 211
第10章　模型保存、预测和服务 212
10.1　模型保存 213
10.2　模型加载和预测 216
10.3　模型服务 216
10.4　客户端 222
10.5　小结 223
第11章　分布式训练 224
11.1　分布式训练的原理 224
11.2　基于参数服务器的架构 230
11.3　Ring AllReduce原理 241
11.4　Ring AllReduce架构实现 248
11.5　分布式训练性能评测 257
11.6　小结 259
第12章　工业级深度学习框架 261
12.1　张量 262
12.2　计算加速 263
12.3　GPU 265
12.4　数据接口 266
12.5　模型并行 266
12.6　静态图和动态图 267
12.7　混合精度训练 268
12.8　图优化和编译优化 270
12.9　移动端和嵌入式端 270
12.10　小结 271
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书后，我首先翻阅了目录结构，对作者的编排思路感到非常赞赏。它似乎没有急于去堆砌复杂的模型，而是选择了一条更加务实的路径：先夯实基础，再逐步向上构建。我注意到它花了相当篇幅介绍**Python的底层特性如何服务于高性能计算**，这一点非常关键。深度学习框架的性能瓶颈往往隐藏在数据结构和内存管理中，作者是否有效地利用了NumPy的向量化优势，又在何时引入JIT编译（如Numba）或者C/C++的接口（如Cython）来优化核心算子，这些细节决定了框架的实用价值。我特别想知道它在**自定义层和损失函数**的设计上提供了何种范式，一个好的框架应该提供足够的灵活性，让研究人员能够快速迭代新的想法，而不是被固定的接口所束缚。如果书中能通过一个或两个完整的、但又不至于过于复杂的示例（比如一个小型CNN或RNN），将从数据加载、前向传播、损失计算到参数更新的全流程串联起来，并对每一步的性能考量进行深入分析，那么这本书的价值就远超一本简单的编程指南了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“实现”二字让我联想到很多关于**底层数学库选型**的决策点。作者最终选择了哪种方式来处理底层矩阵乘法和线性代数运算？是完全依赖NumPy，还是试图引入更底层的库来提高速度？我更希望看到作者能够讨论**不同优化器（如SGD, Adam, RMSProp）的Python实现细节**，特别是它们如何与自动微分的结果相结合来更新权重，以及这些优化器在代码层面的差异化实现。一个框架的健壮性还体现在其对**边缘情况的处理**上，比如输入数据的维度不匹配、初始化方法的选择对收敛的影响等。如果书中能通过具体的代码示例，展示如何优雅地处理这些常见的“陷阱”并提供清晰的错误提示，而非仅仅抛出难以理解的底层异常，那么这本书的教育意义将非常深远。我希望读完后，我不仅知道如何用框架，更知道框架的每一步决策背后的取舍和理由。

评分☆☆☆☆☆

从一个实际应用开发者的角度来看，我对这本书中关于**框架的工程化和调试性**的讨论非常感兴趣。理论模型固然重要，但在实际工作中，我们花费大量时间在模型调试和性能分析上。这本书是否涉及了如何**可视化计算图**的初步思路？当模型出现梯度爆炸或消失时，框架本身提供了哪些内置的诊断工具或钩子（hooks）来帮助用户追踪问题？此外，一个现代框架必须具备良好的**模块化和扩展性**。作者是如何组织代码结构的？是否遵循了清晰的接口设计原则，使得后续的贡献者或使用者可以方便地插入新的优化器、正则化技术或者新的层类型？如果书中能提供一些关于**性能瓶颈分析的入门技巧**，比如如何使用Python自带的Profiler工具来定位框架内部的慢速函数，这将使这本书的实用价值倍增，因为它将教会我们如何构建一个“可维护”的深度学习系统，而不仅仅是“能运行”的系统。

评分☆☆☆☆☆

我关注的重点在于**自动微分（Autodiff）机制的实现**。这是现代深度学习框架的灵魂所在，也是最考验设计功力的地方。我希望能看到作者如何巧妙地平衡代码的可读性与计算效率。仅仅是基于链式法则的简单递归实现是不够的，一个成熟的框架需要处理好**动态图与静态图的权衡**，或者至少要清晰地解释它选择了哪一种范式以及背后的原因。例如，它如何管理计算历史栈？如何确保在进行大量操作时，内存占用是可控的？书中是否有探讨如何实现稀疏梯度处理，或者在特定硬件（如GPU）上进行操作分发和并行计算的初步概念？这些都是区分“玩具框架”和“可用框架”的关键点。如果作者能够提供一个清晰的图示，展示一个复杂的计算图是如何被构建、遍历并最终求解出梯度的，我会感到非常满意。我期待它能揭示那些隐藏在`backward()`函数背后的魔术，让我真正理解导数的流动。

评分☆☆☆☆☆

这本书的上市让我眼前一亮，我一直期待能有一本能深入浅出地讲解如何**从零开始构建一个深度学习框架**的中文书籍。我之前阅读了一些国外经典教材，虽然理论很扎实，但在动手实践、理解底层实现细节上总觉得隔了一层纱。这本书的标题直接点明了核心价值——“用Python实现”，这正是我需要的，它意味着我们不是停留在调用TensorFlow或PyTorch的高级API层面，而是要深入到张量运算、自动微分、层结构定义这些构建块。我特别关注的是它如何处理**反向传播的数学原理与代码实现的对应关系**，一个好的实现框架必须能清晰地展示梯度是如何一步步计算并回传的。如果它能详尽地剖析矩阵运算如何映射到计算图的反向流程，那将是巨大的加分项。我希望看到清晰的模块划分，比如如何设计一个灵活的`Tensor`类来支持基本运算和梯度追踪，如何搭建一个可以动态构建和执行计算图的引擎。我对那些只停留在使用现成库的“教程”已经厌倦了，这本书如果能真正教会读者“造轮子”，理解框架设计的精妙之处，那么它无疑会成为我书架上的常青树，为我未来的研究和项目打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

"What I cannot create, I do not understand". 作者从头开始一步一步造了个轮子，对于加深对轮子的理解大有裨益！

评分☆☆☆☆☆

把文字复杂化了，真没必要，看看鱼书就够了

评分☆☆☆☆☆

"What I cannot create, I do not understand". 作者从头开始一步一步造了个轮子，对于加深对轮子的理解大有裨益！

评分☆☆☆☆☆

这本书作为开拓视野了解知识点是可以的，但是实际内容没有名字写的那么🐮🍺，更适合作为写深度学习框架的引子，还需要读其他别的“很多”书才行

评分☆☆☆☆☆