比Tensorflow还精美的人工智慧套件：PyTorch让你爱不释手 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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选择PyTorch 的原因：
　　简洁优雅的设计   
　　统一好用的介面
　　追风逐电的速度
　　变化无方的灵活性

　　■ 简洁：：PyTorch 的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。简洁的设计带来的另一个好处是程式易于了解。

　　■ 速度：PyTorch 的灵活性不以速度为代价，在许多评测中，PyTorch的速度表现胜过TensorFlow、Keras 等架构。

　　■ 好用：PyTorch 是所有的架构中物件导向设计的最优雅的。PyTorch的针对对象的介面设计来自Torch，而Torch 的介面设计以灵活好用而着称。PyTorch 的设计最符合人的思维，所思即所得，不需考虑太多关于架构本身的束缚。

　　■ 活跃的社区：PyTorch 提供完整的文件，循序渐进的指南，作者亲自维护的论坛供使用者交流和求教问题。Facebook 人工智慧研究院对PyTorch 提供强力支持。

　　本书内容由浅入深，无论是深度学习的初学者，还是初次接触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PyTorch使用经验者，也能够获得对PyTorch不一样的理解。

　　适用：PyTorch、深度学习初学者、具PyTorch使用经验者。

　　本书的所有程式都开放原始码在GitHub【github.com/chenyuntc/pytorch-book】上

好的，这是一份针对您的图书名称《比Tensorflow还精美的人工智慧套件：PyTorch让你爱不释手》所撰写的，不涉及该书具体内容的图书简介。 --- 深度学习框架的演进与未来图景：一场技术的视觉革命与范式转移 本书并非直接聚焦于特定软件库的API指南或项目实战手册，而是深入探讨了现代人工智能领域核心工具——深度学习框架——背后的哲学思想、技术演变脉络以及它们如何重塑了研究与工程的边界。我们旨在提供一个宏大的视野，审视那些推动计算范式变革的底层逻辑，以及框架设计者在追求效率、灵活性和可维护性之间所做的权衡与创新。 第一章：框架的诞生与计算图谱的迷思 本章追溯了深度学习框架从诞生之初的计算模型演变史。早期框架多采用静态计算图（Static Computation Graph）范式，这种模式的优势在于其在部署和优化阶段的确定性与高效性。我们将详细剖析静态图的构建流程、编译优化技术，并探讨其在面对动态、复杂模型结构时所暴露出的局限性。这一部分着重于理解“编译时优化”与“运行时灵活性”之间的固有张力。 我们深入探讨了静态图在实验迭代周期中的弊端。一个需要频繁修改网络结构的研究者，必须经历冗长的编译和定义过程，这极大地阻碍了快速原型设计（Rapid Prototyping）的效率。这不仅仅是一个技术问题，更是一种对研究节奏的约束。框架的设计者们开始思考：如何将模型的构建过程融入到标准的程序控制流中，使其更像传统的命令式编程体验？ 第二章：范式转移：动态构建与即时反馈的魅力 本章聚焦于深度学习框架在设计哲学上的重大转向——从静态定义到动态构建。我们分析了这种转变如何通过引入即时执行（Eager Execution）模式，极大地降低了开发和调试的门槛。动态图允许开发者像调试常规Python代码一样调试复杂的张量操作和梯度回传，这为调试复杂模型带来了前所未有的直观性。 讨论将延伸至动态图如何影响科研生态。当模型结构可以像普通代码一样被操纵、遍历和修改时，模型的可解释性和模块化程度便得到了显著提升。本章对比了不同框架如何实现这种动态性，包括内存管理策略、自动微分机制在即时环境下的重构，以及如何平衡即时反馈与高性能计算的需求。我们探讨了那些在设计中强调“Pythonic”体验的框架，它们如何成功地将底层的复杂性封装，使之对终端用户透明化。 第三章：跨越鸿沟：从研究原型到工业部署的挑战 一个优秀的深度学习框架必须是双面的：既要能支持研究人员进行天马行空的创新，也要能确保最终产品在边缘设备或大规模服务器集群上稳定运行。本章专门探讨了这一“鸿沟”问题。 我们审视了如何从一个动态构建的环境平滑地过渡到一个高度优化的、静态部署的环境。这涉及到模型序列化、格式转换（如中间表示IR的生成）、以及针对特定硬件（如GPU、TPU或专用AI芯片）的编译优化。本章将分析不同框架生态中成熟的部署工具链，例如，它们如何处理跨平台兼容性、模型量化（Quantization）以减小模型体积和推理延迟，以及在分布式训练中实现高效的通信原语。理解这一过程，是衡量一个框架是否具备“生产力”的关键指标。 第四章：生态系统的构建：不仅仅是代码库 深度学习框架的成功，往往取决于其周围所构建的生态系统。本章将探讨一个框架如何超越其核心张量运算库，发展成为一个完整的解决方案平台。 这包括对工具链的分析：高效的数据加载器（Data Loaders）设计、自定义层与损失函数的便捷注册机制、以及与主流数据科学工具（如NumPy、Pandas）的无缝集成能力。更重要的是，我们考察了社区、文档和预训练模型库在框架普及中的作用。一个繁荣的生态系统意味着更快的错误修复速度、更丰富的教程资源，以及更多的第三方库和硬件加速支持。框架的设计者们如何通过清晰的API设计和文档结构，激励开发者构建和分享这些外部组件，是本章的重点。 第五章：面向未来的设计哲学：可扩展性与异构计算 展望未来，深度学习模型正变得愈发庞大和复杂，对硬件资源的要求也越来越高。本章探讨了框架在设计时必须考虑的长期可扩展性问题。 我们分析了框架如何应对异构计算环境，即如何透明地管理CPU、GPU、专用加速器之间的数据传输和计算调度。自动并行化（Automatic Parallelization）和模型划分（Model Partitioning）是解决超大规模模型训练的关键技术，本章将剖析不同框架在这些前沿领域的研究方向和工程实践。此外，对更高级的编程抽象（如微分编程、符号计算的回归）的探讨，将揭示未来框架可能如何进一步简化复杂算法的实现。 结语：工具的选择与创新的视野 本书的最终目的，是培养读者对深度学习工具的批判性思维。理解了不同框架的设计哲学与技术权衡之后，使用者便不再是单纯的“API调用者”，而是能够根据特定任务的需求——是需要极致的调试体验，还是需要无与伦比的部署效率——做出明智的技术选型。我们相信，对底层原理的深刻洞察，是实现真正创新视野的基石。这份审视，将帮助每一个身处AI浪潮中的工程师和研究者，更清晰地规划他们的技术路径。 ---

作者简介

陈云  

　　Python程式师、Linux爱好者、PyTorch源码贡献者，主要研究电脑视觉、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。热衷推广PyTorch，活跃于PyTorch论坛和知乎相关讨论区。

01  PyTorch 简介
1.1 PyTorch 的诞生
1.2 常见的深度学习架构简介
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    

02  快速入门
2.1 安装与设定
2.2 PyTorch 入门第一步

03  Tensor 和autograd
3.1 Tensor
3.2 autograd

04  神经网路工具箱nn
4.1 nn.Module
4.2 常用的神经网路层
4.3 最佳化器
4.4 nn.functionalnn
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 行程式架设ResNet
    
05  PyTorch 中常用的工具
5.1 资料处理
5.2 电脑视觉工具套件：torchvision
5.3 视觉化工具
5.4 使用GPU 加速：cuda
5.5 持久化    

06  PyTorch 实战指南
6.1 程式设计实战：猫和狗二分类
6.2 PyTorch Debug 指南

07  AI 插画师：产生对抗网路
7.1 GAN 的原理简介
7.2 用GAN 产生动漫图示
7.3 实验结果分析
    
08  AI 艺术家：神经网路风格移转
8.1 风格移转原理介绍
8.2 用PyTorch 实现风格移转
8.3 实验结果分析    

09  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    

10   Image Caption：让神经网路看图讲故事
10.1 影像描述介绍
10.2 资料
10.3 模型与训练
10.4 实验结果分析

11   展望与未来
11.1 PyTorch 的侷限与发展
11.2 使用建议
 

前 言

　　❁ 为什么写这本书
　　2016年是属于TensorFlow的，凭借Google的大力推广，TensorFlow 佔据各大媒体的头条。2017年年初，PyTorch从天而降吸引研究人员相当大的关注，PyTorch简洁优雅的设计、统一好用的介面、追风逐电的速度和变化无方的灵活性给人留下深刻的印象。

　　身为2017 年刚刚发佈的深度学习架构，研究人员所能取得的学习资料有限，中文资料更是少。笔者长期关注PyTorch 发展，经常在讨论区上帮助PyTorch 新手解决问题，在平时的科学研究中利用PyTorch 进行各方面的研究，具有丰富的使用经验。看到国内的使用者对PyTorch 十分有兴趣，迫切需要一本能全面说明PyTorch 的书籍，于是本书就这么诞生了。

　　❁ 本书的结构
　　本书分为两部分：第2~5 章主要介绍PyTorch 的基础知识。
　　■ 第2 章介绍PyTorch 的安装和设定学习环境。同时以最概要的方式介绍PyTorch 的主要内容，让读者对PyTorch 有一个大概的整体印象。

　　■ 第3 章介绍PyTorch 中多维阵列Tensor 和动态图autograd/Variable 的使用，并配以实例，让读者分别使用Tensor 和autograd 实现线性回归，比较二者的不同点。本章还对Tensor 的底层设计，以及autograd 的原理进行了分析，给读者以更全面实际的说明。

　　■ 第4章介绍PyTorch中神经网路模组nn的基础用法，同时说明了神经网路中的「层」、「损失函数」、「最佳化器」等，最后带领读者用不到50 行的程式架设出曾夺得ImageNet 冠军的ResNet。

　　■ 第5章介绍PyTorch中资料载入、GPU加速和视觉化等相关工具。
　　第6~10 章主要介绍实战案例。

　　■ 第6 章是承上启下的一章，目标不是教会读者新函数、新知识，而是结合Kaggle 中一个经典的比赛，实现一个深度学习中比较简单的影像二分类问题。在实现的过程中，带领读者复习前5 章的知识，并提出程式标准以合理地组织程式，使程式更可读取、可维护。第6 章还介绍在PyTorch 中如何进行debug。

　　■ 第7章为读者说明目前最火爆的产生对抗网路（GAN），带领读者从零开始实现一个动漫图示产生器，能够利用GAN 产生风格多变的动漫图示。

　　■ 第8章为读者说明风格移转的相关知识，并带领读者实现风格移转网路，将自己的照片变成「高大上」的名画。

　　■ 第9章为读者说明一些自然语言处理的基础知识，并说明CharRNN的原理。然后利用其收集几万首唐诗，训练出一个可以自动写诗歌的小程式。这个小程式可以控制产生诗歌的格式和意境，还能产生藏头诗。

　　■ 第10章介绍影像描述工作，并以最新的AI Challenger比赛资料为例，带领读者实现一个可以进行简单影像描述的小程式。
　　第1 章和第11 章是本书的首章和末章，第1 章介绍PyTorch 的优势，
　　以及和市面上其他几款架构的比较。第11 章是对本书的归纳，以及对
　　PyTorch 不足之处的思考，同时对读者未来的学习提出建议。

　　❁ 关于程式
　　本书的所有程式都开放原始码在GitHub【github.com/chenyuntc/pytorch-book】上，其中：
　　■ 第2~5章的程式以Jupyter Notebook形式提供，读者可以在自己的电脑上互动式地修改执行它。
　　■ 第6~10章的程式以单独的程式列出，每个函数的作用与细节在程式中有大量的註释。

　　本书程式，在最新版的PyTorch 0.2上执行，同时支援Python 2和
　　Python 3，其中：
　　■ 前5章的程式同时在Python 2.7和Python 3.5上验证，并获得最后结果。
　　■ 第6~10 章的程式，主要在Python 2.7 上执行并获得最后结果，同时在Python 3.5 上测试未显示出错。

　　❁ 适读人群
　　学习本书需要读者具备以下基础知识：
　　■ 了解Python的基础语法，掌握基础的Python使用方法。
　　■ 有一定深度学习基础，了解反向传播、旋积神经网路等基础知识，但并不要求深入了解。
　　■ 具备梯度、导数等高中数学基础知识。
　　以下知识不是必需的，但最好了解：
　　■ numpy的使用。
　　■ 深度学习的基本流程或其他深度学习架构的使用。
　　本书不适合哪些读者：
　　■ 没有任何深度学习基础的使用者。
　　■ 没有Python基础的使用者。
　　■ 只能使用Windows的使用者。

　　❁ 本书约定
　　在本书中，笔者是本书编着者的自称，作者指的是软体、论文等的作者，
　　读者指阅读本书的你。
　　本书前5 章的程式由Jupyter Notebook 转换而来，其中：
　　■ In后面跟着的是输入的程式。
　　■ Out是指程式的执行结果，执行结果取决于In的最后一行。
　　■ Print后面跟着程式的列印输出内容，只有在In程式中唿叫了print函数/叙述才会有Print 输出。

　　■ Jupyter会自动输出Image物件和matplotlib视觉化结果，所以书中以「程式输出」命名的图片都来自Jupyter 的程式输出。这些图片的说明在程式註释中。

　　❁ 如何使用本书
　　本书第2 章是PyTorch 快速入门，第3~5 章是对这些内容的详细深入介绍。第6 章是一个简单而完整的深度学习案例。
　　如果你是经验丰富的研究人员，之前对PyTorch 十分熟悉，对本书的某些实例比较有兴趣，那么你可以跳过前5 章，直接阅读第6 章，了解这些实例的程式设计与档案组织安排，然后阅读对应的实例。

　　如果你是初学者，想以最快的速度掌握PyTorch 并将PyTorch 应用到实际专案中，建议你花2~3 小时阅读2.2 节的相关内容。如果你需要深入了解某部分的内容，可以阅读对应章节。

　　如果你是初学者，想完整全面地掌握PyTorch，建议你：
　　■ 先阅读第1~5章，了解PyTorch的各个基础知识。
　　■ 再阅读第6章，了解PyTorch实作中的技巧。
　　■ 最后从第7~10章挑选出有兴趣的实例，动手实作。
　　最后，希望读者在阅读，尽量结合本书的搭配程式阅读、修改、执行之。

　　❁ 致谢
　　杜玉姣同学在我撰写本书时提供许多建议，并协助审稿部分章节，在此特向她表示谢意。本书编辑郑柳洁给予很大的帮助，在此特向她致谢。感谢我的家人一直以来对我的支援，感谢我的导师肖波副教授对我的指导。感谢我的同学、师弟师妹们，他们在使用PyTorch 中遇到很多问题，给我许多回馈意见。

　　由于笔者水准所限，书中难免有错误和不当之处，欢迎读者批评指正。
　　实际意见可以发表在GitHub 上，或透过电子邮件（i@knew.be）联系笔者。（github.com/chenyuntc/pytorch-book/issues）
 

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身為一個在學術界努力耕耘的學生，每天都在被各種論文和實驗追著跑，對於能有效率地處理研究數據、甚至開發一些輔助實驗的小程式，我一直感到非常渴望。過去，我嘗試過一些主流的機器學習函式庫，但總覺得在某些方面不夠靈活，或者說，要實現一些創新的想法時，會遇到一些框架上的限制。聽到「PyTorch」這個名字，我直覺就聯想到「靈活性」和「研究導向」。很多最新的學術研究，往往都是基於PyTorch提出的，這讓我對它的研究潛力充滿期待。而「精美」這個詞，對我來說，意味著清晰的架構、簡潔的API，以及良好的文件和社群支援。在撰寫論文和申請研究經費的壓力下，我沒有太多時間去摸索複雜的工具，我需要的是一個能夠快速上手、能夠讓我專注於演算法本身，而不是被工具牽著鼻子走的東西。我希望這本書能提供一些實例，展示如何在研究中運用PyTorch解決實際問題，比如圖像識別、自然語言處理，或者其他我正在研究的領域。如果它真的像書名所說的，能讓我「愛不釋手」，那絕對會是我研究生涯中的一大助力。

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我是一家新創公司的工程師，負責開發一些基於AI的產品。在快速變動的市場中，我們需要不斷地迭代和創新，這對我們使用的技術工具提出了很高的要求。過往我們嘗試過幾種不同的AI框架，有時為了追求效能，不得不犧牲開發的便利性；有時為了快速開發，又會擔心後續的擴展性和部署問題。看到這本書名，我腦中立刻閃過幾個念頭：「精美」是否意味著有更好的開發者體驗？「愛不釋手」是否代表著它在效率和易用性之間找到了絕佳的平衡點？特別是「比Tensorflow還精美」，這句話非常有企圖心，也讓我非常好奇PyTorch究竟在哪些方面能夠超越 Tensorflow，或者說，提供了哪些 Tensorflow 沒有的、讓開發者更愉悅的體驗。我非常關注 PyTorch 在模型部署、效能優化以及與其他工具的整合性上表現如何。如果這本書能深入探討這些實務面的考量，並提供一些實際的部署案例，那對我們公司的產品開發將會有極大的幫助。

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哇，看到這本書名就眼睛一亮！「比Tensorflow還精美的人工智慧套件：PyTorch讓你愛不釋手」，光是這標題就燃起了我對AI領域的好奇心。我雖然不是什麼頂尖的AI專家，但平常工作和生活上偶爾會接觸到一些數據分析和自動化的小工具，對AI的潛力一直都很感興趣。Tensorflow 聽過很多次，知道它很強大，但總覺得好像有點難以親近，學習曲線可能比較陡峭。而「精美」和「愛不釋手」這幾個詞，讓我對PyTorch產生了極大的好感。我一直覺得，技術工具如果能做得既強大又直觀易用，那絕對是使用者福音。想像一下，如果學習AI的過程不再是枯燥的公式和難懂的語法，而是像玩一個有趣且有成就感的遊戲，那該有多棒！這本書的書名就像給我打了一劑強心針，讓我相信PyTorch或許就是我一直在尋找的那把鑰匙，能夠帶我更輕鬆、更愉快地進入AI的世界。我非常期待透過這本書，能更深入地了解PyTorch的實際應用，看看它到底有哪些「精美」之處，真的能讓我「愛不釋手」嗎？這是我最想知道的。

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身為一個資深的軟體工程師，我見證了許多技術的興衰更迭，也樂於擁抱能夠提升開發效率和專案品質的新工具。PyTorch 在近年來的AI社群中聲名鵲起，尤其是在學術界和研究領域，更是受到廣泛的關注。而「比Tensorflow還精美」這個說法，更是引起了我強烈的興趣。我對「精美」的定義，通常包含著優秀的程式碼設計、清晰的架構、完善的錯誤處理機制，以及高效的除錯能力。如果 PyTorch 真的能在這些方面提供比 Tensorflow 更優秀的體驗，那麼它絕對值得我深入研究。我特別想了解 PyTorch 在模型的可解釋性、異步計算、以及與 Python 生態系統的整合方面，是否能帶來更順暢、更直觀的開發流程。同時，我也關注 PyTorch 在生產環境部署上的表現，以及它在支援不同硬體平台和分散式訓練方面的能力。如果這本書能夠提供深入且實用的技術見解，讓我能夠快速掌握 PyTorch 的核心優勢，並將其應用於我實際的專案開發中，那麼「愛不釋手」絕對不是誇張的說法。

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我是一個對科技充滿熱情的業餘愛好者，平時喜歡學習新事物，也對人工智慧這個領域特別著迷。雖然我不是科班出身，沒有深厚的數學或程式背景，但我一直希望能找到一個入門AI的管道，讓我在不感到挫折的前提下，慢慢累積知識和技能。Tensorflow 的名字聽起來很權威，但我也聽過不少人說它學習起來有點門檻。而「PyTorch讓你愛不釋手」這句標語，對我來說，簡直是在對我招手，邀請我進入一個更親切、更友善的AI世界。我希望這本書能夠從最基礎的概念講起，用淺顯易懂的方式解釋AI的核心原理，然後再引導我進入PyTorch的實際操作。所謂的「精美」，或許就是指它的程式碼風格清晰、易於理解，並且能夠提供很多豐富的範例，讓我能夠動手實踐。我渴望透過這本書，能夠親手搭建出一些簡單但有趣的AI模型，例如辨識貓狗、生成文字，甚至是一些小型的遊戲AI。如果真的能讓我「愛不釋手」，那將會是我踏入AI領域最美好的開始。