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深度学习框架PyTorch:入门与实践电子书

本书包含PyTorch基础知识 实战案例两部分 提供notebook,方便读者交互性学习 梳理PyTorch基础知识及重、难 翔实的案例,案例包括Kaggle竞赛中经典项目、GAN生成动漫头像、AI滤镜、RNN写诗、图像描述任务 配套源代码文件供下载、读者交流QQ群

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作       者:陈云

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2018-01-01

字       数:10.2万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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  • 读书简介
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书从多维数组Tensor始,循序渐地带领读者了解PyTorch各方面的基础知识,并结合基础知识和前沿研究,带领读者从零始完成几个经典有趣的深度学习小目,包括GAN 生成动漫头像、AI滤镜、AI 写诗等。本书没有简单机械地介绍各个函数口的使用,而是尝试分门别类、循序渐地向读者介绍PyTorch的知识,希望读者对PyTorch有一个完整的认识。本书内容由浅深,无论是深度学习的初学者,还是*次触PyTorch的研究人员,都能在学习本书的过程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用经验的用户,也能够从本书中获得对PyTorch 不一样的理解。 书从多维数组Tensor始,循序渐地带领读者了解PyTorch各方面的基础知识,并结合基础知识和前沿研究,带领读者从零始完成几个经典有趣的深度学习小目,包括GAN 生成动漫头像、AI滤镜、AI 写诗等。本书没有简单机械地介绍各个函数口的使用,而是尝试分门别类、循序渐地向读者介绍PyTorch的知识,希望读者对PyTorch有一个完整的认识。本书内容由浅深,无论是深度学习的初学者,还是*次触PyTorch的研究人员,都能在学习本书的过程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用经验的用户,也能够从本书中获得对PyTorch 不一样的理解。
【推荐语】
本书包含PyTorch基础知识 实战案例两部分 提供notebook,方便读者交互性学习 梳理PyTorch基础知识及重、难 翔实的案例,案例包括Kaggle竞赛中经典项目、GAN生成动漫头像、AI滤镜、RNN写诗、图像描述任务 配套源代码文件供下载、读者交流QQ群
【作者】
陈云 Python程序员、Linux爱好者和PyTorch源码贡献者。主要研究方向包括计算机视觉和机器学习。“2017知乎?看山杯机器学习挑战赛”一等奖,“2017天池医疗AI大赛”第八名。 热衷于推广PyTorch,并有丰富的使用经验,活跃于PyTorch论坛和知乎相关板块。
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前言

1 PyTorch简介

1.1 PyTorch的诞生

1.2 常见的深度学习框架简介

1.3 属于动态图的未来

1.4 为什么选择PyTorch

1.5 星火燎原

1.6 fast.ai放弃Keras+TensorFlow选择PyTorch

2 快速入门

2.1 安装与配置

2.2 PyTorch入门第一步

3 Tensor和autograd

3.1 Tensor

3.2 autograd

4 神经网络工具箱nn

4.1 nn.Module

4.2 常用的神经网络层

4.3 优化器

4.4 nn.functional

4.5 初始化策略

4.6 nn.Module深入分析

4.7 nn和autograd的关系

4.8 小试牛刀:用50行代码搭建ResNet

5 PyTorch中常用的工具

5.1 数据处理

5.2 计算机视觉工具包:torchvision

5.3 可视化工具

5.4 使用GPU加速:cuda

5.5 持久化

6 PyTorch实战指南

6.1 编程实战:猫和狗二分类

6.2 PyTorch Debug指南

7 AI插画师:生成对抗网络

7.1 GAN的原理简介

7.2 用GAN生成动漫头像

7.3 实验结果分析

8 AI艺术家:神经网络风格迁移

8.1 风格迁移原理介绍

8.2 用PyTorch实现风格迁移

8.3 实验结果分析

9 AI诗人:用RNN写诗

9.1 自然语言处理的基础知识

9.2 CharRNN

9.3 用PyTorch实现CharRNN

9.4 实验结果分析

10 Image Caption:让神经网络看图讲故事

10.1 图像描述介绍

10.2 数据

10.3 模型与训练

10.4 实验结果分析

11 展望与未来

11.1 PyTorch的局限与发展

11.2 使用建议

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