深度学习入门之PyTorch pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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廖星宇著

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TensorFlow

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出版社：电子工业出版社

ISBN：9787121326202

版次：1

商品编码：12205841

品牌：Broadview

包装：平装

丛书名：博文视点AI系列

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：232

正文语种：中文

具体描述

产品特色

编辑推荐

适读人群：本书将理论和代码相结合，帮助读者更好地进入深度学习领域，适合任何对深度学习感兴趣的人。

1 作者本身也是从小白开始入门深度学习的，无论从书中内容，还是讲解思路，以及语言风格，均适合你从零开始进入深度学习这个充满魔力的世界。

2 实例简单而不简约，用到了生成对抗网络和注意力机制等目前相对前沿的深度学习技术。

3 虽然是一本入门教程，但是对原理的讲述也不含糊，清晰易懂，让读者能知其然且知其所以然。

内容简介

深度学习如今已经成为了科技领域*炙手可热的技术，在本书中，我们将帮助你入门深度学习的领域。本书将从人工智能的介绍入手，了解机器学习和深度学习的基础理论，并学习如何用PyTorch框架对模型进行搭建。通过阅读本书，你将会学习到机器学习中的线性回归和logistic回归，深度学习的优化方法，多层全连接神经网络，卷积神经网络，循环神经网络以及生成对抗网络，同时从零开始对PyTorch进行学习，了解PyTorch基础及如何用其进行模型的搭建，*后通过实战了解*前沿的研究成果和PyTorch在实际项目中的应用。

作者简介

廖星宇，目前就读于中国科学技术大学应用数学系，获得国家一等奖学金。在个人博客、知乎等平台上发布多篇关于深度学习的文章，具有一定的阅读量和人气。

第1 章深度学习介绍1
1．1 人工智能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1
1．2 数据挖掘、机器学习与深度学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 2
1．2．1 数据挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 3
1．2．2 机器学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 3
1．2．3 深度学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 4
1．3 学习资源与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 8
第2 章深度学习框架11
2．1 深度学习框架介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 11
2．2 PyTorch 介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 13
2．2．1 什么是PyTorch ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 13
2．2．2 为何要使用PyTorch ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 14
2．3 配置PyTorch 深度学习环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 15
2．3．1 操作系统的选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 15
2．3．2 Python 开发环境的安装．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 16
2．3．3 PyTorch 的安装．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 18
第3 章多层全连接神经网络24
3．1 热身：PyTorch 基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 24
3．1．1 Tensor（张量）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 24
3．1．2 Variable（变量）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 26
3．1．3 Dataset（数据集）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 28
3．1．4 nn．Module（模组）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 29
3．1．5 torch．optim（优化）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 30
3．1．6 模型的保存和加载．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 31
3．2 线性模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 32
3．2．1 问题介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 32
3．2．2 一维线性回归．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 33
3．2．3 多维线性回归．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 34
3．2．4 一维线性回归的代码实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 35
3．2．5 多项式回归．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 38
3．3 分类问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 42
3．3．1 问题介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 42
3．3．2 Logistic 起源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 42
3．3．3 Logistic 分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 42
3．3．4 二分类的Logistic 回归．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 43
3．3．5 模型的参数估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 44
3．3．6 Logistic 回归的代码实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 45
3．4 简单的多层全连接前向网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 49
3．4．1 模拟神经元．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 49
3．4．2 单层神经网络的分类器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 50
3．4．3 激活函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 51
3．4．4 神经网络的结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 54
3．4．5 模型的表示能力与容量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 55
3．5 深度学习的基石：反向传播算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 57
3．5．1 链式法则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 57
3．5．2 反向传播算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 58
3．5．3 Sigmoid 函数举例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 58
3．6 各种优化算法的变式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 59
3．6．1 梯度下降法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 59
3．6．2 梯度下降法的变式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 62
3．7 处理数据和训练模型的技巧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 64
3．7．1 数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 64
3．7．2 权重初始化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 66
3．7．3 防止过拟合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 67
3．8 多层全连接神经网络实现MNIST 手写数字分类．．．．．．．．．．．．．． 69
3．8．1 简单的三层全连接神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 70
3．8．2 添加激活函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 70
3．8．3 添加批标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 71
3．8．4 训练网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 71
第4 章卷积神经网络76
4．1 主要任务及起源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 76
4．2 卷积神经网络的原理和结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 77
4．2．1 卷积层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 80
4．2．2 池化层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 84
4．2．3 全连接层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 85
4．2．4 卷积神经网络的基本形式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 85
4．3 PyTorch 卷积模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 87
4．3．1 卷积层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 87
4．3．2 池化层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 88
4．3．3 提取层结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 90
4．3．4 如何提取参数及自定义初始化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 91
4．4 卷积神经网络案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 92
4．4．1 LeNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 93
4．4．2 AlexNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 94
4．4．3 VGGNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 95
4．4．4 GoogLeNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 98
4．4．5 ResNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 100
4．5 再实现MNIST 手写数字分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 103
4．6 图像增强的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 105
4．7 实现cifar10 分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 107
第5 章循环神经网络111
5．1 循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 111
5．1．1 问题介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 112
5．1．2 循环神经网络的基本结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 112
5．1．3 存在的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 115
5．2 循环神经网络的变式：LSTM 与GRU ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 116
5．2．1 LSTM ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 116
5．2．2 GRU ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 119
5．2．3 收敛性问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 120
5．3 循环神经网络的PyTorch 实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 122
5．3．1 PyTorch 的循环网络模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 122
5．3．2 实例介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 127
5．4 自然语言处理的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 131
5．4．1 词嵌入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 131
5．4．2 词嵌入的PyTorch 实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 133
5．4．3 N Gram 模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 133
5．4．4 单词预测的PyTorch 实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 134
5．4．5 词性判断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 136
5．4．6 词性判断的PyTorch 实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 137
5．5 循环神经网络的更多应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 140
5．5．1 Many to one ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 140
5．5．2 Many to Many（shorter）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 141
5．5．3 Seq2seq ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 141
5．5．4 CNN+RNN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 142
第6 章生成对抗网络144
6．1 生成模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 144
6．1．1 自动编码器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 145
6．1．2 变分自动编码器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 150
6．2 生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 153
6．2．1 何为生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 153
6．2．2 生成对抗网络的数学原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 160
6．3 Improving GAN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 164
6．3．1 Wasserstein GAN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 164
6．3．2 Improving WGAN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 167
6．4 应用介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 168
6．4．1 Conditional GAN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 168
6．4．2 Cycle GAN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 170
第7 章深度学习实战173
7．1 实例一――猫狗大战：运用预训练卷积神经网络进行特征提取与预测． 173
7．1．1 背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 174
7．1．2 原理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 174
7．1．3 代码实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 177
7．1．4 总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 183
7．2 实例二――Deep Dream：探索卷积神经网络眼中的世界．．．．．．．．． 183
7．2．1 原理介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 184
7．2．2 预备知识：backward ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 185
7．2．3 代码实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 190
7．2．4 总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 195
7．3 实例三――Neural-Style：使用PyTorch 进行风格迁移．．．．．．．．．．． 196
7．3．1 背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 196
7．3．2 原理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 197
7．3．3 代码实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 199
7．3．4 总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 205
7．4 实例四――Seq2seq：通过RNN 实现简单的Neural Machine Translation ． 205
7．4．1 背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 206
7．4．2 原理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 206
7．4．3 代码实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 209
7．4．4 总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 221

算法的脉络，智能的呼吸：开启你的数据科学探索之旅在这场席卷全球的科技浪潮中，数据科学以其颠覆性的力量，重塑着我们认知世界、改造世界的方式。它不再是实验室里的抽象理论，而是渗透进我们生活的方方面面，从精准的医疗诊断到智能的交通系统，从个性化的推荐算法到前沿的科学研究，无处不闪耀着数据科学的光芒。如果你也渴望在这股浪潮中，找到属于自己的位置，理解那些驱动智能运行的深层逻辑，那么，一本能够为你铺就坚实基石的读物，将是你最得力的伙伴。本书并非直接教授你某个特定框架的精巧运用，而是将目光投向那些更为根本、更为普适的原理。我们将深入探索数据科学的核心驱动力——算法。算法，是计算机解决问题的步骤和指令的集合，是逻辑思维的具象化，是智慧的火种。理解算法，就像掌握了打开数字世界宝藏的金钥匙，让你能够从海量数据中提炼出有价值的信息，构建出能够学习、推理、甚至创造的智能系统。第一章：逻辑的基石——算法思维的孕育我们将从算法最纯粹的形态开始，剥离技术的表象，直击思维的核心。你将学习如何将一个复杂的问题分解为一系列可执行的步骤，如何用清晰、严谨的逻辑来描述解决问题的过程。这不仅仅是编程的准备，更是培养一种系统性、条理性解决问题的能力。我们将通过一些经典的算法问题，例如排序、查找等，来让你体会算法设计的乐趣与挑战。通过分析不同算法的优劣，你将初步建立起对效率、复杂度的初步认知，为后续更深入的学习打下坚实的基础。这一章，将是培养你成为一名优秀算法工程师的起点，让你在面对任何问题时，都能以一种“算法化”的思维去审视和解决。第二章：数据的语言——变量、结构与转换的艺术数据是算法的原材料，而数据的组织和处理，则是算法得以施展的舞台。本章将带你走进数据的世界，学习如何有效地表示和存储数据。你将深入理解变量的本质，掌握不同数据类型的特性及其应用场景。我们将探讨如何设计合理的数据结构，以便算法能够高效地访问和操作数据。从最基础的数组、链表，到更复杂的树、图，我们将一一剖析它们的设计理念和适用范围。更重要的是，我们将学习数据转换的艺术：如何对原始数据进行清洗、规范化、特征提取等预处理操作，使其更适合算法的分析。这个过程，就像一位雕塑家，将粗糙的石料精心打磨，最终呈现出完美的艺术品。你将学会如何用代码优雅地完成这些数据魔法，为算法的“盛宴”准备好最丰盛的“食材”。第三章：数学的韵律——线性代数与概率论的交响在数据科学的殿堂里，数学是不可或缺的语言。特别是线性代数和概率论，它们如同两根支柱，支撑起无数高级算法的大厦。本章将以一种直观易懂的方式，为你揭示这些数学概念在数据科学中的实际应用。你将理解向量和矩阵如何成为描述数据和模型参数的强大工具，学习矩阵运算在数据变换、降维等任务中的核心作用。同时，概率论的魔力也将展现在你眼前：你将学习如何量化不确定性，理解随机变量、概率分布的意义，以及它们如何帮助我们理解数据的生成过程，评估模型的置信度。我们不会仅仅停留在公式的推导，而是强调这些数学工具如何帮助我们理解数据模式、建立模型、做出预测。通过本章的学习，你将能够更深刻地理解那些看似神秘的算法背后的数学原理，为更高级的学习做好充足的准备。第四章：优化的力量——从梯度下降到模型训练的精进之路模型的构建离不开优化，而优化则离不开对数学原理的深入理解。本章将聚焦于“优化”这一核心概念，它是让模型“学习”的关键。我们将从最基础的优化算法——梯度下降开始，详细解析其工作原理，理解如何通过迭代的方式，一步步逼近最优解。你将了解到不同类型的梯度下降算法，如批量梯度下降、随机梯度下降及其变种，以及它们各自的优缺点和适用场景。同时，我们还会探讨损失函数的设计，它定义了我们衡量模型“好坏”的标准，以及如何通过选择合适的损失函数来指导模型的训练方向。这一章，将让你明白，训练一个强大的模型，并非一蹴而就，而是需要精妙的优化策略和对数学原理的精准运用。你将掌握如何调整参数、选择算法，让你的模型在海量数据中不断“成长”，达到预期的性能。第五章：决策的艺术——分类与回归的策略数据科学的应用场景千姿百态，而其中最为常见的任务便是分类与回归。本章将深入探讨这两大类问题的解决之道。你将学习如何构建模型来区分不同的类别，例如识别邮件是垃圾邮件还是正常邮件，或者预测一张图片是猫还是狗。我们将介绍多种经典的分类算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树等，并分析它们的工作原理、优缺点以及适用范围。同样，对于预测连续数值的任务，如预测房价、股票价格等，我们也将提供深入的讲解。你将学习线性回归、多项式回归等方法，理解如何从数据中捕捉趋势并进行精准预测。通过本章的学习，你将掌握构建和评估分类与回归模型的关键技术，为解决实际问题提供强大的工具集。第六章：模式的挖掘——聚类与降维的洞察力在海量数据中隐藏着无数有趣的模式和关联，而聚类与降维技术，正是帮助我们发现这些隐藏宝藏的利器。本章将带你探索无监督学习的奥秘。你将学习如何将相似的数据点自动归类，发现数据内在的群体结构，例如将用户划分为不同的消费群体，或者将新闻文章按照主题进行分组。我们将介绍K-Means、层次聚类等经典聚类算法，并分析它们的适用场景。同时，你还将学习如何通过降维技术，将高维度的复杂数据“压缩”到较低的维度，同时尽可能保留原始数据的重要信息。这有助于我们可视化数据、去除冗余特征、加速模型训练。我们将深入讲解主成分分析（PCA）、t-SNE等常用的降维方法，让你能够从纷繁复杂的数据中，提炼出最本质的洞察。第七章：模型的评估与改进——通往卓越的迭代之路构建模型只是第一步，如何判断模型的优劣，并不断对其进行改进，才是通往卓越的关键。本章将聚焦于模型评估与改进的策略。你将学习各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方根误差等，理解它们各自的含义以及如何根据具体任务选择合适的指标。我们还将深入探讨过拟合与欠拟合的挑战，并介绍交叉验证、正则化等技术来解决这些问题。你将学会如何系统地分析模型的表现，找出性能瓶颈，并采取有效的措施进行调优。这个过程，是一个不断尝试、反馈、优化的迭代过程，最终让你能够构建出鲁棒、泛化能力强的模型。第八章：数据的可视化——让数字“说话” 再精妙的算法，再深刻的洞察，如果不能清晰地传达给他人，其价值将大打折扣。数据可视化，就是将抽象的数字转化为直观的图表，让数据“说话”，让信息一目了然。本章将带你掌握数据可视化的基本原则和常用工具。你将学习如何选择合适的图表类型来展示不同的数据关系，如折线图、柱状图、散点图、热力图等。我们将探讨如何设计清晰、美观的图表，突出关键信息，避免误导。通过可视化，你不仅能够更好地理解数据，也能够更有效地与他人沟通你的发现和见解。第九章：从理论到实践——案例解析与思考理论的海洋最终需要实践的航船来抵达彼岸。本章将通过一系列精心设计的案例，将前面所学的知识融会贯通。我们将分析真实世界中的数据科学问题，从数据收集、预处理，到模型选择、训练、评估，全程贯穿我们所探讨的算法和技术。这些案例将覆盖不同的应用领域，例如推荐系统、图像识别、自然语言处理的初步探索等。通过对这些案例的深入解析，你将看到算法如何在实际场景中发挥作用，并学会如何将理论知识转化为解决实际问题的能力。这不仅仅是简单的代码堆砌，而是对整个数据科学流程的全面体验，培养你独立解决问题的信心和能力。本书旨在为你提供一个全面、系统的算法思维和数据科学基础。我们相信，理解算法的内在逻辑，掌握数学的严谨表达，并具备用代码实现和优化的能力，将是你在这场数据驱动的变革中，走得更远、更稳的关键。拿起这本书，跟随我们一起，揭开智能的奥秘，感受数据流动的脉络，开启属于你自己的数据科学探索之旅！

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，主要是想快速上手PyTorch这个框架，毕竟现在很多研究和工业界都在使用它，不学点基础的真的有点跟不上趟了。翻开这本书，首先映入眼帘的就是非常清晰的目录结构，感觉把PyTorch的核心功能都涵盖进去了，从张量的基本操作，到自动求导，再到构建神经网络的各种模块，可以说是应有尽有。最棒的是，它在讲解每一个模块的时候，都会有一个清晰的界定，比如“这一节我们讲Tensor”，“下一节我们讲autograd”，不会让读者感到知识点跳跃。而且，每个章节的篇幅都恰到好处，不会太长导致疲劳，也不会太短让人觉得意犹未尽。我特别喜欢它在讲到数据加载和预处理的时候，给出的各种技巧和注意事项，这部分内容对于实际项目开发非常实用。比如，如何高效地加载大规模数据集，如何进行数据增强，这些细节的讲解，让我觉得这本书的作者真的是站在初学者的角度来思考问题的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我本来对深度学习这个领域是有点望而却步的，感觉里面充斥着大量的数学公式和复杂的算法，普通人很难理解。但是，这本书的出现，彻底改变了我的看法。《深度学习入门之PyTorch》用一种非常通俗易懂的方式，为我打开了深度学习的大门。它没有上来就轰炸读者，而是循序渐进，从最基础的概念讲起，比如“什么是人工智能”、“什么是机器学习”，再到“什么是深度学习”，层层递进，让我对整个领域有了宏观的认识。在讲解PyTorch的使用时，作者也非常耐心地介绍了各种API的用法，并且配有大量的代码示例，这些代码都非常简洁实用，让我可以很快地动手实践。我最欣赏的是，它在讲解完一个技术点后，都会用一个小的案例来巩固，让我能立刻看到这个技术的应用场景，而不是仅仅停留在理论层面。这本书真的做到了“入门”二字，让我这个完全的初学者，也能感受到深度学习的魅力。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在代码的引入和讲解上，做得相当到位。它不是那种把理论讲完就丢给你一大堆代码让你自己琢磨的书。在解释每一个新概念之后，作者都会紧接着给出相应的PyTorch代码示例。这些代码我尝试着在自己的电脑上运行了，几乎都能跑通，而且作者对每一行代码的解释都非常细致，比如某个函数的作用，参数的含义，以及它为什么在这里这样写，都有着详尽的说明。这对于我这种想通过实践来加深理解的人来说，简直是福音。我尤其喜欢它在讲解模型构建时，那种逐步增加复杂度的设计。从最简单的线性模型，到多层感知机，再到卷积神经网络，每一步的过渡都很自然，而且每次引入新的层或者新的概念，都会清晰地解释它解决了什么问题，比之前的模型有什么优势。特别是对于CNN的部分，关于卷积核、池化层这些核心概念的解释，配上直观的图示，让我一下子就明白了它们的工作原理。书里还提供了一些数据集的下载和预处理的指导，这对于初学者来说，省去了很多自己摸索的时间，可以更快地进入到模型训练的环节。

评分☆☆☆☆☆

这本书我确实是冲着“入门”两个字来的，想着能系统地了解一下深度学习的大致脉络，毕竟这个领域现在太火了，各种新闻、报道、论文都离不开它。打开这本《深度学习入门之PyTorch》之后，最直观的感受就是排版很舒服，阅读起来不会有太大的压力。我本来对编程这方面有点小小的畏惧，但作者的讲解方式很平实，像是朋友聊天一样，一点点地把概念掰开揉碎了讲。比如，刚开始讲到神经网络的时候，那些抽象的数学公式和概念，在书里都被拆解成了更容易理解的逻辑和图示，这对我这种数学功底不算特别扎实的人来说，简直是救星。而且，它并没有上来就抛出一堆代码，而是先花了相当多的篇幅去解释为什么需要深度学习，它能解决什么问题，以及背后的基本原理，比如什么是模型、什么是训练、什么是损失函数等等。这让我在开始动手敲代码之前，就对整个流程有了大概的认知，而不是稀里糊涂地跟着代码走。更重要的是，它没有回避一些比较基础的概念，像是张量的操作，即使是很简单的加减乘除，也写得很详细，生怕读者跟不上。这种循序渐进的方式，让我觉得学习的每一步都走得很踏实，也很有成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我惊喜的是，它不仅仅停留在理论的堆砌或者代码的罗列，而是深入地探讨了一些更本质的问题。比如，在讨论模型过拟合和欠拟合的时候，作者并没有简单地给出解决方案，而是详细地分析了导致这些问题的原因，并且提供了多种调试和优化的方法，比如调整学习率、改变模型结构、使用正则化等等，并且还解释了这些方法背后的逻辑。这让我意识到，深度学习的学习不仅仅是学习一套工具，更是学习一种解决问题的方法论。我还注意到，书中在讲解损失函数和优化器的时候，也给出了不同的选择，并解释了它们各自的适用场景和优缺点，这让我不再觉得这些是“黑箱”操作，而是有理可循的。另外，书中还提到了模型评估的重要性，以及如何选择合适的评估指标，这一点对于衡量模型的性能至关重要，很多入门的书籍往往会忽略这一点。总而言之，它给了我一种“授人以鱼不如授人以渔”的感觉，教会了我如何去思考和分析模型。

评分☆☆☆☆☆

其实还没看，不过先习惯性好评吧，对比了一下目录确定这是我想要的内容没错了

评分☆☆☆☆☆

其实还没看，不过先习惯性好评吧，对比了一下目录确定这是我想要的内容没错了

评分☆☆☆☆☆

买了好多本书，都是正版，宝贝已经收到了，真的是物有所值非常的满意。卖家的服务态度很好发货速度也很快，包裹的严严实实没有任何破损。快递小哥送货速度快，总体来说是一次愉快的购物呀，下次有需要还会再来买买买！与卖家描述的完全一致，非常满意,真的很喜欢，完全超出期望值，发货速度非常快，包装非常仔细、严实，物流公司服务态度很好，运送速度很快，很满意的一次购物

评分☆☆☆☆☆

印刷不错，是正品，入门还可以

评分☆☆☆☆☆

不值得买，还不如好好看pytorch的文档，真的，相信我

评分☆☆☆☆☆

活动买的，书的纸张很不错，送货速度也很快，中午买的晚上就给送过来了，赞一个快递小哥

评分☆☆☆☆☆

薄薄一本书，不过适合我，不喜欢看厚的，压力大。使劲学习中……撸起袖子加油干，一张蓝图绘到底

评分☆☆☆☆☆

知识面很全，但是不够详细，适合入门。

评分☆☆☆☆☆

东西很不错，这里的服务还是一如既往的给力，头一天晚上才下的单，结果隔天就到了。商品种类确实很多，和其他网站相比选择余地也就大了很多。而且可以用同类商品做比较。商品的价格也不贵，性价比挺高的。这次的商品针对是很不错，很满意这次在這裡的网购。