PyTorch生成对抗网络编程 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:

作者:[英]塔里克·拉希德（Tariq Rashid）

出品人:异步图书

页数:206

译者:韩江雷

出版时间:2020-12

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115546388

丛书系列:异步图书深度学习系列

图书标签:

PyTorch
GAN
生成对抗网络
深度学习
机器学习
神经网络
图像生成
计算机视觉
编程
Python

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具体描述

畅销书《Python神经网络编程》作者最新力作；

全彩印刷，配套示例代码，图文并茂，易懂实用；

从零开始，用PyTorch构建自己的生成对抗网络。

生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是神经网络领域的一颗新星，被誉为“机器学习领域近 20 年来最酷的想法”。

本书以直白、简短的方式向读者介绍了生成对抗网络，指导读者如何使用PyTorch 按部就班地编写生成对抗网络。

全书共3章和5个附录，分别介绍了PyTorch基础知识，用PyTorch开发神经网络，改良神经网络以提升效果，引入CUDA和GPU以加速GAN训练，以及生成高质量图像的卷积GAN、条件式GAN等话题。附录部分介绍了在很多机器学习相关教程中被忽略的主题，包括计算平衡GAN的理想损失值、概率分布和采样，以及卷积如何工作，还简单解释了为什么梯度下降不适用于对抗式机器学习。

本书适合想初步了解GAN以及其工作原理的读者，也适合想要学习如何构建GAN的机器学习从业人员。对于正在学习机器学习相关课程的学生，本书可以帮助读者快速入门，为后续的学习打好基础。

图书简介：深度学习模型优化与性能调优实战指南图书名称：深度学习模型优化与性能调优实战指南适用人群：具备一定深度学习基础，希望深入理解模型训练效率、推理速度优化以及大规模部署策略的工程师、研究人员和高级爱好者。图书内容概述：本书旨在填补当前深度学习教程中，侧重于模型构建与理论推导，而对模型在实际生产环境中如何实现高效、稳定、快速部署这一关键环节关注不足的空白。我们不探讨生成对抗网络（GAN）的原理与实现细节，而是将焦点完全集中于深度学习生命周期中的“优化”与“性能”两大核心议题。全书内容围绕如何让模型跑得更快、消耗资源更少、在不同硬件平台上表现更优异展开。全书共分为六个主要部分，循序渐进地带领读者掌握从模型设计初期的效率考量到最终部署阶段的极致加速技巧。 --- 第一部分：深度学习性能瓶颈诊断与基准测试（Benchmarking）本部分是理解优化工作的基础。在不了解“慢在哪里”之前，任何优化都是盲目的。 1.1 性能分析工具箱的构建：详细介绍如何利用系统级工具（如`perf`, `top`）和框架内置的性能分析器（如TensorFlow Profiler, PyTorch Profiler）来捕捉计算图的执行时序、内存访问模式及内核启动延迟。重点演示如何区分CPU等待时间、GPU核函数执行时间以及数据传输瓶颈。 1.2 内存占用与带宽限制分析：深入探讨模型参数、激活值、梯度和优化器状态在不同精度下的内存占用差异。分析内存带宽如何成为现代GPU上许多深度学习任务的决定性因素，并介绍内存访问模式对缓存效率的影响。 1.3 吞吐量与延迟的权衡艺术：讲解在大批量（High Throughput）场景和低延迟（Low Latency）实时推理场景下，性能指标的不同侧重点。如何设置合理的Batch Size以最大化GPU利用率而不至于牺牲必要的实时性。 --- 第二部分：模型架构层面的效率重构在软件优化之前，选择一个“天生就快”的模型结构至关重要。本部分侧重于如何设计或修改现有网络以提升计算效率。 2.1 卷积操作的效率优化：剖析标准卷积、分组卷积（Grouped Convolution）、深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的计算量差异。指导读者在保持精度可接受的范围内，用更高效的结构替换计算密集的层。 2.2 稀疏化与剪枝策略（Pruning）：详细介绍结构化剪枝（如通道/滤波器移除）与非结构化剪枝（权重置零）的技术细节。讨论如何结合训练过程（如Magnitude Pruning, Movement Pruning）来最小化精度损失。 2.3 知识蒸馏（Knowledge Distillation）用于模型压缩：不涉及GAN，而是专注于教师-学生网络架构。介绍如何训练一个轻量级的“学生”网络，使其模仿一个大型“教师”网络的输出分布，实现模型轻量化，同时保持高精度。 --- 第三部分：量化技术与低精度计算加速量化是将模型从浮点精度（FP32）迁移到更低精度（如FP16, INT8）的核心技术，是实现推理加速最直接的手段之一。 3.1 浮点到整数的映射：深入讲解量化的两大主流范式：训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）。重点分析对称与非对称量化、动态范围与静态范围的选取对模型精度的影响。 3.2 混合精度训练（Mixed Precision Training）：详细阐述如何利用FP16进行前向和后向传播以加速矩阵乘法，同时使用FP32保持关键部分的数值稳定性（如梯度累积和优化器状态）。演示在主流框架中启用混合精度训练的配置步骤和注意事项。 3.3 硬件原生支持的利用：分析不同硬件（如NVIDIA Tensor Cores, 现代CPU的AVX指令集）对不同数据类型的原生支持，指导读者匹配最适合当前部署环境的量化方案。 --- 第四部分：图优化与即时编译（JIT Compilation）现代深度学习框架提供了将计算图静态化并进行编译器层面的优化的能力，这是实现跨平台高性能部署的关键。 4.1 计算图的融合（Operator Fusion）：解释为什么将多个连续的小操作（如BN+ReLU）合并成一个大的计算内核（Kernel）可以显著减少内存访存和内核启动开销。介绍框架内部（如XLA, TorchScript）如何自动执行这些融合操作。 4.2 即时编译器的深入应用：以TorchScript和ONNX Runtime为例，讲解如何将动态的Python模型转换为静态的、可被优化器深度分析的中间表示（IR）。讨论控制流（如`if/else`）在IR转换中的处理方式。 4.3 内存布局优化：讲解数据在内存中的存储方式（如NHWC vs NCHW）对不同硬件架构的性能影响。分析如何通过重新排列数据布局来优化缓存局部性和内存合并访问。 --- 第五部分：推理引擎与部署加速框架本部分聚焦于如何利用专业的推理引擎将优化后的模型部署到生产环境，实现最高效的推理服务。 5.1 ONNX生态系统详解：介绍ONNX作为模型交换格式的重要性。重点展示如何使用ONNX Runtime对模型进行图优化（如消除冗余节点、常量折叠），并利用不同的Execution Provider（如CUDA, DirectML）针对特定硬件加速。 5.2 TensorRT优化流程：详细拆解NVIDIA TensorRT从模型导入到生成高性能执行引擎的全过程。包括层校准、精度校准、工作空间管理以及如何利用其内置的层融合和内核选择器进行极致加速。 5.3 异步执行与流水线优化：在多GPU或多线程服务器环境中，如何设计高效的推理服务，利用数据预处理、模型推理和后处理之间的重叠（Pipelining）来隐藏延迟，提升整体系统吞吐量。 --- 第六部分：特定硬件平台上的性能调优实践性能优化最终要落实到具体的硬件上。本部分提供针对性强的调优策略。 6.1 GPU高级内核调优：探讨CUDA编程模型的基础概念，如何理解和调整线程块大小（Block Size）和网格大小（Grid Size）以匹配特定GPU架构的SM（Streaming Multiprocessor）数量和内存层次结构。 6.2 CPU推理的向量化加速：讲解如何利用如MKL-DNN/oneDNN等库，确保模型在CPU上能充分利用SIMD指令（如AVX-512）。对比不同CPU推理引擎在非GPU环境下的性能表现。 6.3 边缘设备部署考虑：简要介绍针对资源受限设备的优化策略，如模型量化到INT8甚至INT4，以及使用专门的轻量级推理运行时（如TFLite, Core ML的优化路径）。总结：《深度学习模型优化与性能调优实战指南》是一本高度实践性的技术手册，它将读者从“模型能跑起来”提升到“模型能跑得快、跑得稳、跑得省资源”的工程实践高度。全书聚焦于量化、剪枝、图编译和推理引擎加速等硬核技术，为构建高性能、可部署的深度学习系统提供了全面而深入的路线图。

作者简介

作者简介：

塔里克·拉希德（Tariq Rashid），拥有物理学学士学位、机器学习和数据挖掘硕士学位。他常年活跃于伦敦的技术圈子，领导并组织伦敦Python聚会小组（近3000名成员）。

译者简介：

韩江雷，新加坡南洋理工大学计算机专业博士，思爱普公司（新加坡）数据科学家。他的研究兴趣有自然语言处理、文本数据分析、数据挖掘等项目的落地及运维。

目录信息

第 1 章　PyTorch和神经网络 001
1.1　PyTorch入门　 001
1.2　初试PyTorch神经网络　 018
1.3　改良方法　 043
1.4　CUDA基础知识　 054
第 2 章　GAN初步 064
2.1　GAN的概念　 064
2.2　生成1010格式规律　 072
2.3　生成手写数字　 090
2.4　生成人脸图像　 117
第 3 章　卷积GAN和条件式GAN 140
3.1　卷积GAN　 140
3.2　条件式GAN　 166
3.3　结语　 176
附录A　理想的损失值 178
A.1　MSE损失　 178
A.2　BCE损失　 179
附录B　GAN学习可能性 186
B.1　GAN不会记忆训练数据　 186
B.2　简单的例子　 187
B.3　从一个概率分布中生成图像　 188
B.4　为图像特征学习像素组合　 189
B.5　多模式以及模式崩溃　 190
附录C　卷积案例 191
C.1　例1: 卷积，步长为1，无补全　 191
C.2　例2: 卷积，步长为2，无补全　 192
C.3　例3: 卷积，步长为2，有补全　 193
C.4　例4: 卷积，不完全覆盖　 194
C.5　例5: 转置卷积，步长为2，无补全　 194
C.6　例6: 转置卷积，步长为1，无补全　 196
C.7　例7: 转置卷积，步长为2，有补全　 197
C.8　计算输出大小　 197
附录D　不稳定学习 199
D.1　梯度下降是否适用于训练GAN　 199
D.2　简单的对抗案例　 199
D.3　梯度下降并不适合对抗博弈　 203
D.4　为什么是圆形轨迹　 204
附录E　相关数据集和软件 205
E.1　MNIST数据集　 205
E.2　CelebA数据集　 205
E.3　英伟达和谷歌　 206
E.4　开源软件　 206
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

跟着作者的make your own neural network而来，在美亚上找到作者的新作。看豆瓣还没有，就给搬了过来。希望更多的人读到。目前读到第56页，跟着代码一步步走来。self.optimiser = torch.optim.Adam(self.parameters()) Rashid, Tariq. Make Your First GAN With PyTorch (p. 56...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我花了相当一段时间研究了书中关于模型结构优化的那几个章节，发现作者在阐述复杂概念时，所采用的类比和比喻非常巧妙，使得那些原本晦涩难懂的数学原理和网络拓扑图，瞬间变得具象化和易于理解。例如，在解释梯度消失问题时，作者引用了一个现实生活中的“信息传递链”的比喻，让初学者也能迅速抓住问题的核心所在，而不是被公式推导绕晕。这种叙述方式，显然是建立在对目标读者群深刻洞察的基础之上的。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一次耐心的、循序渐进的引导。我尤其欣赏作者在引入新概念之前，总是会先回顾前置知识点，构建起一个坚实的知识脚手架，确保读者不会因为知识断层而感到迷茫。这种教学设计的匠心独运，使得本书在众多理论性较强的著作中脱颖而出，真正做到了“深入浅出”。

评分☆☆☆☆☆

令人印象深刻的是，本书对“模型评估与调优”这个环节给予了极大的篇幅和细致的关注，这往往是其他同类书籍容易一带而过的地方。作者没有将重点仅仅放在如何搭建网络上，而是花了很多笔墨讲解了如何科学地解读评估指标，以及如何系统性地进行超参数搜索。特别是关于防止过拟合和欠拟合的诊断流程图，逻辑清晰，步骤明确，直接可以作为工作中的参考手册来使用。更妙的是，书中还穿插了一些关于“模型可解释性”的讨论，尽管篇幅不长，但提出了很多值得深思的问题，提醒我们在追求高性能的同时，也不能忽视模型决策过程的透明度。这种全局观的培养，体现了作者深厚的专业素养和对行业发展趋势的深刻把握，让这本书的价值远超一本单纯的技术操作指南，更像是一份全面的、面向未来的“实战思维指南”。

评分☆☆☆☆☆

从实战操作的角度来看，本书的案例设计极具前瞻性和实用价值。书中提供的项目代码不仅是教科书式的标准模板，更融入了大量工业界常用的技巧和陷阱规避方法。比如，关于数据增强策略的选择，作者没有停留在理论层面，而是通过对比不同增强方法在特定数据集上的性能变化，直观地展示了“选择比努力更重要”的实践真理。此外，书中对环境配置和依赖管理的部分也处理得非常细致，提供了详尽的步骤说明和可能遇到的错误排查指南，这对于经常在配置环境上浪费大量时间的开发者来说，无疑节省了宝贵的调试时间。我个人认为，一本好的技术书必须是“能跑起来”的书，而本书在这方面做得非常出色，每一个示例都经过了严格的验证，保证了读者的学习曲线的平滑过渡，从理论走向实践的阻力被降到了最低。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常独特，它既有严谨的学术论证的底色，又不失一种充满激情的探索精神。作者在描述研究历程和遇到的挑战时，展现出了一种近乎“工程师日记”的真诚感，让人感觉不是在阅读一本冰冷的教材，而是在与一位经验丰富的同行进行深度交流。这种文风有效地消解了技术学习中常常伴随的枯燥感。特别是在讨论到一些前沿优化算法的局限性时，作者敢于提出质疑，并引导读者思考更深层次的改进方向，而不是盲目推崇某种“万能药”。这种鼓励批判性思维的引导方式，让我受益匪浅，它促使我不再满足于代码的运行结果，而是更深层次地去理解其背后的设计哲学和局限边界，极大地拓宽了我对该领域认知的深度和广度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量实在让人惊喜，拿到手的时候就感觉沉甸甸的，很有分量。装帧设计简洁大气，封面上的插图虽然抽象，但隐约能感觉到一种技术与艺术结合的美感。内页纸张选用得很好，触感细腻，即使用力去翻阅也不会有廉价感。更值得称赞的是，书中的代码示例部分，字体清晰，间距适中，注释详尽且格式统一，这对于需要长时间盯着代码学习的读者来说，简直是福音。很多技术书籍在排版上都显得粗糙随意，但这本书明显看得出编辑团队在细节上的用心。尤其是章节标题和图表的编号系统，逻辑性极强，让人在快速定位信息时能事无虚度。这种对物理载体品质的重视，无疑提升了整体的阅读体验，让人更愿意沉下心来，慢慢品味书中的每一个知识点。对于我这种偏爱实体书的读者来说，一本制作精良的书籍本身就是一种享受，它让学习过程多了一份仪式感和舒适度，极大地增强了阅读的持久性。

评分☆☆☆☆☆

只能用屌炸天来形容！！！

评分☆☆☆☆☆

写的很好，深入浅出。GAN的核心思想，共分3步，第一，向鉴别器展示一个真实的样本，并告诉它分类为真；第二，向鉴别器展示一个生成器的输出，并告诉它分类为假；第三，向鉴别器展示一个生成器的输出，并告诉【生成器】分类为真（让生成器优化生成权重，以生成更好的图片）

评分☆☆☆☆☆

由浅入深逐步引导，非常适合入门

评分☆☆☆☆☆

刚开始翻看的时候觉得内容很少，感觉会很水。但是读完之后，里面的基础讲的很有味道，也令人深思。对GAN问题和提出的一些想法剖析的很不错，原因讲的很清楚。