《PyTorch深度學習實戰》是2020年機械工業出版社出版的圖書，作者是謝林·托馬斯（Sherin Thomas）、蘇丹舒·帕西（Sudhanshu）。
基本介紹
- 中文名：PyTorch深度學習實戰
- 作者：謝林·托馬斯（Sherin Thomas）、蘇丹舒·帕西（Sudhanshu)
- 出版社：機械工業出版社
- ISBN：9787111657361
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
PyTorch是一個嶄新的、輕量級的、以Python為優先開發語言的深度學習框架。PyTorch由Facebook開發，以其靈活性和高效性迅速成為深度學習專家的良好選則。 PyTorch可以幫助你快速完成深度學習模型的開發。
本書介紹了如何基於PyTorch框架實現主要的深度學習模型。本書從簡單的神經網路開始，內容涵蓋了CNN、RNN、GAN和強化學習。你也可以基於PyTorch框架構建深度學習工作流，把基於Python構建的模型遷移到更高效的TorchScript，並使用複雜的工具將其部署到生產環境中。
如果你想成為深度學習專家，那么本書很適合你。
通過本書，你將學習使用PyTorch來構建：
簡單神經網路——基於PyTorch高階函式、最佳化器及更多方法來構建神經網路。
卷積神經網路——構建高級計算機視覺系統。
循環神經網路——處理自然語言和音頻等序列數據。
生成對抗網路——創建包含簡單GAN和CycleGAN模型的新內容。
強化學習——開發能解決諸如自動駕駛和遊戲博弈等複雜問題的系統。
深度學習工作流——基於PyTorch及其實用程式包，通過深度學習工作流將想法有效地用於生產。
生產就緒模型——將模型打包以用於高性能生產環境。
圖書目錄
譯者序
前言
作者簡介
審校者簡介
第1章 深度學習回顧和PyTorch簡介1
11 PyTorch的歷史2
12 PyTorch是什麼3
121 安裝PyTorch4
122 PyTorch流行的原因5
13 使用計算圖7
131 使用靜態圖8
132 使用動態圖11
14 探索深度學習13
15 開始編寫代碼22
151 學習基本操作22
152 PyTorch的內部邏輯28
16 總結31
參考資料32
第2章 一個簡單的神經網路33
21 問題概述33
22 數據集34
23 新手模型38
24 PyTorch方式49
241 高階API50
242 functional模組55
243 損失函式57
244 最佳化器57
25 總結59
參考資料59
第3章 深度學習工作流60
31 構思和規劃61
32 設計和實驗62
321 數據集和DataLoader類62
322 實用程式包65
33 模型實現75
34 訓練和驗證79
35 總結86
參考資料 86
第4章 計算機視覺87
41 CNN簡介87
42 將PyTorch套用於計算機視覺90
421 簡單CNN90
422 語義分割99
43 總結112
參考資料112
第5章 序列數據處理114
51 循環神經網路簡介114
52 問題概述116
53 實現方法116
531 簡單RNN117
532 高級RNN130
533 遞歸神經網路137
54 總結141
參考資料142
第6章 生成網路143
61 方法定義144
62 自回歸模型145
621 PixelCNN147
622 WaveNet153
63 GAN161
631 簡單GAN161
632 CycleGAN168
64 總結173
參考資料173
第7章 強化學習175
71 問題定義177
72 回合制任務與連續任務178
73 累積折扣獎勵179
74 馬爾可夫決策過程180
75 解決方法182
751 策略和價值函式182
752 貝爾曼方程183
753 深度Q學習184
754 經驗回放186
755 Gym186
76 總結194
參考資料194
第8章 將PyTorch套用到生產195
81 使用Flask提供服務196
82 ONNX202
83 使用TorchScript提高效率215
84 探索RedisAI218
85 總結222
參考資料223
作者簡介
謝林·托馬斯（Sherin Thomas） 的職業生涯始於信息安全專家，後來他將工作重心轉移到基於深度學習的安全系統。他曾幫助全球多家公司建立AI流程，曾就職於初創公司CoWrks。他目前正在從事多個開源項目，包括PyTorch、RedisAI等，並領導TuringNetwork.ai的開發。他還專注於為奧羅比克斯（Orobix）分拆公司[tensor]werk建設深度學習基礎設施。
蘇丹舒·帕西（Sudhanshu Passi） 是CoWrks的技術專家。在CoWrks，他一直是機器學習的一切相關事宜的驅動者。在簡化複雜概念方面的專業知識使他的著作成為初學者和專家的理想讀物。在業餘時間，他還會在當地的游泳池內計算水下梯度下降。
譯者簡介
馬恩馳 京東算法總監，現任京東算法智慧型套用部負責人，負責智慧型行銷算法在業務中的套用。曾就職於阿里巴巴達摩院-人工智慧實驗室，負責語音搜尋架構升級和搜尋算法最佳化工作。在搜尋推薦領域有10年的算法經驗，主要研究方向為自然語言處理、知識圖譜、智慧行銷等。主導編寫和翻譯了《TensorFlow自然語言處理》《PyTorch深度學習實戰》《套用預測建模》《智慧運營》等書籍。
