《PyTorch深度學習入門》是2019年9月人民郵電出版社出版的圖書，作者是曾芃壹。
基本介紹
- 中文名：PyTorch深度學習入門
- 作者：曾芃壹
- ISBN：9787115519191
- 頁數：233頁
- 定價：59元
- 出版社：人民郵電出版社
- 出版時間：2019年9月
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書用淺顯易懂的語言，圖文並貌地講解了深度學習的基礎知識，從如何挑選硬體到神經網路的初步搭建，再到實現圖片識別、文本翻譯、強化學習、生成對抗網路等多個目前最流行的深度學習套用。書中基於目前流行的PyTorch框架，運用Python語言實現了各種深度學習的應用程式，讓理論和實踐緊密結合。
圖書目錄
第 一部分 基礎篇
第 1章 準備工作 2
1.1 硬體配置 2
1.2 在Mac OS X系統下配置PyTorch運行環境 6
1.3 在Ubuntu系統下配置PyTorch運行環境 8
1.4 在Windows系統下配置PyTorch運行環境 14
第 2章 Tensor基礎 17
2.1 Tensor 17
2.2 Autograd 30
第3章 深度學習基礎 35
3.1 機器學習 35
3.2 線性回歸 38
3.3 非線性回歸 53
3.4 邏輯回歸 58
3.5 多元分類 66
3.6 反向傳播 70
3.7 卷積神經網路 72
3.8 手寫字型識別 78
3.9 fastai手寫字型識別 86
第二部分 實戰篇
第4章 遷移學習 90
4.1 經典圖像模型 90
4.2 遷移學習實戰 100
4.3 使用fastai實現遷移學習 109
第5章 序列轉序列模型 111
5.1 循環神經網路模型 111
5.2 神經翻譯機簡介 119
5.3 利用PyTorch構造神經翻譯機 122
第6章 生成對抗網路 138
6.1 生成對抗網路概覽 138
6.2 使用生成對抗網路生成二次元頭像 142
6.3 使用TorchGAN生成二次元頭像 149
第7章 深度強化學習 153
7.1 深度強化學習 153
7.2 基於策略的算法 155
7.3 基於值的算法 157
7.4 Gym簡介 161
7.5 Q-Learning實戰 163
第8章 風格遷移 168
8.1 風格遷移原理 168
8.2 風格遷移實踐 174
第三部分 高級篇
第9章 PyTorch擴展 184
9.1 自定義神經網路層 184
9.2 C++載入PyTorch模型 189
第 10章 PyTorch模型遷移 193
10.1 ONNX簡介 193
10.2 使用ONNX將PyTorch模型遷移至Caffe2 196
10.3 使用ONNX將PyTorch模型遷移至Core ML 199
第 11章 PyTorch可視化 201
11.1 使用visdom實現PyTorch可視化 201
11.2 使用TensorBoard實現PyTorch可視化 213
11.3 使用Netron顯示模型 221
第 12章 PyTorch的並行計算 223
12.1 多進程 223
12.2 多GPU並行計算 231
