AI视觉大全：用最好用的PyTorch实作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• PyTorch
• 计算机视觉
• 深度学习
• AI
• 图像处理
• 机器学习
• 神经网络
• Python
• 实战
• 开源

●用PyTorch实作电脑视觉
　　●零基础掌握深度学习、Python、PyTorch、神经网路、移转学习及相关数学知识

　　电脑视觉、自然语言处理和语音辨识是目前深度学习领域热门的三大应用方向，本书希望帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，独立使用深度学习知识处理电脑视觉问题。

　　读者透过本书将学到人工智慧的基础概念及Python程式设计技能，掌握PyTorch的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，如旋积神经网路、循环神经网路、自动编码器等。

　　在掌握深度学习理论和程式设计技能之后，读者还会学到如何基于PyTorch深度学习框架实战电脑视觉。
　　书中大量实例可让读者在循序渐进学习的同时，不断地获得成就感。

　　适用：对深度学习技术感兴趣、或相关基础知识较为薄弱或零基础的读者。
 

图书简介：深度学习前沿与实践精粹 书名：深度学习前沿与实践精粹 ISBN： 978-7-XXXX-XXXX-X (此处为示例，实际图书需填写准确ISBN) 出版社： 机械工业出版社 (此处为示例，实际图书需填写准确出版社) 作者： 张伟、李明 (此处为示例，实际作者信息) --- 内容概述 本书旨在为深度学习领域的学习者、研究人员和工程师提供一份全面、深入且极具实战指导意义的指南。我们聚焦于当前深度学习技术栈中最核心、最前沿的理论模型、算法设计以及高效的工程实现方法。全书内容紧密围绕理论的严谨性与工程的实用性展开，力求在帮助读者理解“为什么”的同时，更注重教会读者“如何做”和“如何做得更好”。 本书不探讨具体的计算机视觉应用，而是将视角聚焦于深度学习框架的底层机制、优化策略、模型泛化能力提升以及前沿研究方向的通用技术。我们深入剖析了神经网络的构建模块、优化器的演进历程、正则化技术的精妙之处，并提供了关于高效数据处理、分布式训练策略的详尽说明。 核心章节与内容详述 本书共分为八个部分，涵盖了从基础理论到高级工程实践的完整知识体系。 第一部分：深度学习基础架构与数学基石 本部分回顾了现代深度学习方法赖以生存的数学基础，但重点在于如何将这些数学概念高效地转化为可计算的模型结构。 1.1 矩阵运算的效率优化： 探讨了如何利用BLAS库、并行计算架构（如CPU SIMD指令集）对矩阵乘法进行底层优化，这是所有深度学习计算性能的瓶颈所在。 1.2 激活函数的深入剖析： 不仅介绍ReLU及其变体（如Leaky ReLU, PReLU, ELU, GELU），更侧重于分析它们在不同网络深度和数据分布下的收敛特性、梯度消失/爆炸的缓解机制，以及在特定硬件上的计算效率差异。 1.3 损失函数的理论边界与工程选择： 系统梳理了均方误差、交叉熵、Hinge Loss等传统损失函数的局限性。重点分析了结合了信息论和统计学原理的复合损失函数设计原则，例如如何设计损失函数来应对样本不平衡或标签噪声问题，强调损失函数形态对优化路径的影响。 第二部分：优化器：从经典到现代 本部分是全书的重点之一，详细解构了优化算法的演进，从基础的随机梯度下降到最先进的自适应学习率方法。 2.1 经典优化器的收敛性分析： 深入探讨了动量（Momentum）和Nesterov加速梯度（NAG）的数学推导及其对鞍点和局部极小值的逃逸能力。 2.2 自适应学习率策略的底层逻辑： 详尽解析了AdaGrad、RMSProp和Adam系列（包括AdamW、NAdam）的内部工作机制。特别关注了这些算法在处理稀疏梯度和非平稳目标函数时的性能差异，并探讨了固定/全局学习率调度策略（如余弦退火、多步衰减）与自适应方法的结合使用技巧。 2.3 二阶优化方法的理论探索： 讨论了牛顿法、拟牛顿法（BFGS的近似应用）在深度网络中的可行性挑战与解决方案，如K-FAC（Kronecker-Factored Approximate Curvature）等近似二阶方法在计算复杂度和收敛速度之间的权衡。 第三部分：网络结构设计与模块化构建 本部分关注神经网络的基本“积木块”的设计哲学，而非特定的应用网络堆叠。 3.1 残差连接与路径设计： 深入研究了残差连接（Residual Connections）的本质——它如何将优化问题转化为更简单的“残差映射”学习。讨论了更复杂的路径结构，如密集连接（Dense Connections）中的信息流管理和梯度回传路径的优化。 3.2 归一化技术的机制与权衡： 详细对比了批归一化（Batch Normalization）、层归一化（Layer Normalization）、实例归一化（Instance Normalization）和组归一化（Group Normalization）的原理。分析了它们在不同规模批次、不同网络层级（如卷积层与循环层）下的适用性和性能影响，并探讨了它们对模型初始化的依赖程度。 3.3 深度网络的注意力机制（Attention Mechanisms）： 聚焦于自注意力（Self-Attention）的计算瓶颈和效率优化，探讨了非二次方复杂度注意力机制（如稀疏注意力、核化注意力）的设计思想及其在长序列处理中的潜力。 第四部分：模型泛化与正则化技术 本部分探讨如何构建具有鲁棒性和良好泛化能力的模型，这是模型从拟合训练数据到解决实际问题的关键。 4.1 显式正则化方法的深度解读： 细致分析了L1/L2权重衰减的统计学意义，并探讨了Dropout在不同激活函数和网络结构下的最佳使用范式，包括DropBlock等空间正则化技术。 4.2 隐式正则化与优化路径： 将视角转向优化过程本身作为一种正则化手段。讨论了小批量（mini-batch）随机梯度下降引入的噪声如何引导模型找到更平坦的极小值，从而提高泛化性能。 4.3 数据增强的理论基础： 探讨了数据增强背后的群论和不变性原理。介绍如何设计保持语义信息的同时增加数据多样性的复杂变换策略，以及如何在训练过程中动态调整增强强度（如AutoAugment的思想框架）。 第五部分：模型评估与可解释性基础 在模型训练完成后，如何科学地评估其性能并理解其决策过程至关重要。 5.1 性能指标的陷阱与选择： 强调了选择合适的评估指标（如PR曲线、F1分数、Kappa系数）的重要性，并分析了在极端不平衡数据集上标准准确率的误导性。 5.2 梯度相关的可解释性方法： 深入解析了基于梯度的归因方法，如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）的原理，关注其如何通过反向传播路径来定位关键特征。 5.3 敏感性分析与对抗鲁棒性： 介绍了评估模型对输入微小扰动的敏感度的方法，讨论了对抗样本产生的机制及其对模型决策边界稳定性的挑战。 第六部分：高效能训练策略与并行化 本部分面向需要处理大规模数据集和复杂模型的工程师，提供实用的训练加速方案。 6.1 分布式训练的范式： 全面介绍数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）的实现细节与适用场景。重点分析了同步随机梯度下降（SyncSGD）与异步随机梯度下降（AsyncSGD）的收敛速度与通信开销的权衡。 6.2 混合精度训练： 详述了FP16/BF16数据格式在现代GPU上的加速原理，以及如何通过梯度缩放（Loss Scaling）来保证训练的数值稳定性。 6.3 内存优化与梯度累积： 探讨了在有限显存资源下，通过梯度累积、权重梯度分离存储等技术来模拟更大批量训练的方法。 第七部分：序列建模的基础与机制 本部分专注于处理序列数据的核心架构，及其在处理时间依赖性方面的通用机制。 7.1 循环网络的结构与梯度流动： 细致分析了RNN、LSTM和GRU的内部门控机制，并着重解释了遗忘门和输入门如何协同工作以维持长期依赖信息。 7.2 序列建模中的状态管理： 讨论了在长序列处理中如何有效管理隐藏状态，包括状态的初始化、截断与重置策略对模型性能的影响。 第八部分：前沿研究方向的通用工具箱 本部分展望了深度学习领域正在快速发展的几个关键通用技术，这些技术是未来研究的基础。 8.1 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 阐述了“教师-学生”模型的训练哲学，不仅使用硬标签，更侧重于利用教师模型的软目标（Logits分布）进行指导，以提升小型模型的性能。 8.2 元学习（Meta-Learning）的通用框架： 介绍元学习如何通过学习如何学习（Learning to Learn）来提高模型在新任务上的快速适应能力，包括MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）等经典算法的通用思想。 --- 本书特色： 强调数学原理与代码实现之间的桥梁： 书中所有关键算法都提供了清晰的数学推导，并辅以伪代码或高度抽象的实现逻辑描述，帮助读者理解抽象概念如何转化为高效的计算步骤。 注重工程约束与权衡： 讨论了算法选择时必须考虑的实际因素，如内存占用、计算复杂度、硬件依赖性等。 理论深度与广度兼备： 避免停留在浅层的应用介绍，而是深入挖掘核心算法和优化策略背后的设计哲学。 目标读者： 本书适合具备一定线性代数和概率论基础，对深度学习已有初步接触，并希望深入理解其核心机制和前沿优化方法的计算机科学专业学生、算法工程师、数据科学家以及希望提升模型性能的AI研究人员。

作者简介

唐进民

　　深入理解深度学习与电脑视觉知识体系，有扎实的PyTorch、Python和数学功底。长期活跃于Github、知乎等平台并分享与深度学习相关的文章，还在AI网路教育平台兼职Mentor，辅导新学员入门机器学习和深度学习。

前言

01 | 浅谈人工智慧、神经网路和电脑视觉
1.1 人工还是智慧
1.2 人工智慧的三起两落
1.3 神经网路简史
1.4 电脑视觉
1.5 深度学习+

02 | 相关的数学知识
2.1　矩阵运算入门
2.2　导数求解

03 | 深度神经网路基础
3.1 监督学习和无监督学习
3.2 欠拟合和过拟合
3.3 反向传播
3.4 损失和最佳化
3.5 启动函数
3.6 本机深度学习工作站

04 | 旋积神经网路
4.1 旋积神经网路基础
4.2 LeNet 模型
4.3 AlexNet 模型
4.4 VGGNet 模型
4.5 GoogleNet
4.6 ResNet
 
05 | Python
5.1 Python 简介
5.2 Jupyter Notebook
5.3 Python 入门
5.4 Python 中的NumPy
5.5 Python 中的Matplotlib

06 | PyTorch 基础
6.1 PyTorch 中的Tensor
6.2 自动梯度
6.3 模型架设和参数最佳化
6.4 实战手写数字识别 

07 | 迁移学习
7.1 迁移学习入门
7.2 资料集处理  
7.3 模型架设和参数最佳化
7.4 小结

08 | 影像风格迁移实战
8.1 风格迁移入门
8.2 PyTorch 影像风格迁移实战
8.3 小结

09 | 多模型融合
9.1 多模型融合入门
9.2 PyTorch 之多模型融合实战
9.3 小结

10 | 循环神经网路
10.1 循环神经网路入门
10.2 PyTorch 之循环神经网路实战
10.3 小结

11 | 自动编码器
11.1 自动编码器入门
11.2 PyTorch 之自动编码实战
11.3 小结

前言

　　「人工智慧」（Artificial Intelligence，简称AI）一词在很久以前就有了，被大众津津乐道却是近几年的事，这和机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）等技术的崛起具有千丝万缕的联系，而这一切又得益于大数据的发展和电脑处理效能的不断提升。

　　本书将带领读者了解人工智慧的相关技术和发展近况，透过一些实例来掌握必备的技能，并能够独立使用相关技术完成对电脑视觉问题的分析和处理。本书各个章节的重点如下。

　　第1 章主要介绍人工智慧、神经网路和电脑视觉的发展历史，让读者对这一领域有一个全面的认识。

　　第2 章主要介绍在了解和掌握后面章节的内容时需要用到的数学知识，以及在实战操作的过程中进行环境架设及安装相关软体的方法。本书中数学相关的大部分知识都集中在本章中，主要目的是让读者先对这个领域的知识产生兴趣，这样才能更进一步地深入学习和研究。在本章中不会插入大量的数学公式，避免让初学者望而却步，在不断消化公式的过程中丧失学习兴趣和动力。透过不断实战来学习，可以累积成就感，这种由上向下的方式不失为一种更好的学习方法。

　　第3 章主要介绍在学习神经网路过程中会经常遇到的一些概念和定义。例如反向传播（Back Propagation）、启动函数（Activation Function）、监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning），等等，这也是为之后学习深度神经网路做准备。在架设一个完整的深度神经网路模型时，就需要不断地用到本章的内容了。

　　第4 章主要介绍深度神经网路中的旋积神经网路（Convolutional Neural Network，简称CNN）。首先介绍旋积层、全连接层、池化层等相关内容，之后又列举目前主流的一些旋积神经网路架构，并比较它们之间的相同点和不同点，以便于掌握不同的旋积神经网路的结构和技术细节。

　　第5 章主要介绍Python 程式语言的相关知识，目的是让读者掌握Python 语言的语法定义和使用方式，并使用Python 语言进行功能程式的撰写；还会介绍在处理电脑视觉问题时需要用到的两个重要的Python 套件：NumPy 和Matplotlib。本章内容丰富，而且Python 语言本身就很简单且易上手，读者很快就能掌握Python 这门程式语言。

　　第6 章主要介绍如何使用PyTorch 深度学习架构。PyTorch 非常简单好用，能够根据我们的需求快速架设出我们想要的深度神经网路模型，这要归功于PyTorch 以动态图型计算为基础的特性，它与以静态图型计算为基础的深度学习架构相比，有更多的优势，例如PyTorch 不仅速度快，还有许多功能强大的套件可供唿叫。本章先介绍PyTorch 中常用的套件和类别的使用方法；然后介绍如何使用PyTorch中的一些自动化方法来提升程式的执行效率和简洁度；最后会透过一个综合实例，使用本章的内容解决一个实际的电脑视觉问题。

　　第7 章一开始就是一个关于电脑视觉问题的实作，介绍了一种非常实用的深度神经网路重复使用方法，即迁移学习（Transfer Learning）。在掌握迁移学习的原理之后，会基于PyTorch 对迁移学习进行实战，并解决比之前更复杂的电脑视觉问题。对实战程式的解析会贯穿本章，让读者更深刻地了解程式。

　　第8 章说明如何基于PyTorch 实战影像风格移转（Neural Style）。透过对本章的学习，读者会发现，利用旋积神经网路不仅能处理图片分类问题，只要有想法和创意，还能做更多、更有趣的事情。

　　第9 章介绍一种多模型融合方法，在现有的模型遭遇效能提升瓶颈时，可透过架设一种经过科学融合的新模型达到超过预期的泛化能力。本章会基于PyTorch对多模型融合方法进行实战。

　　第10 章介绍一种区别于旋积神经网路的新神经网路结构， 即循环神经网路（Recurrent Neural Network，简称RNN）。不同于旋积神经网路强大的影像特征分析能力，循环神经网路主要用于处理有序输入的资料。为了方便读者了解模型如何对有序数据进行处理，本章会基于PyTorch 使用循环神经网路来处理一个电脑视觉问题。

　　第 11 章说明自动编码器，它是一种使用非监督学习方法的神经网路。自动编码器能够实现很多功能，本章会选取一个影像去噪问题来进行自动编码器实作。

　　本书前6 章的内容可作为后5 章的准备，前6 章的知识偏向基础和理论， 只有掌握了这些内容，才能从容应对后5 章的实作。这个循序渐进的过程会让读者对知识的了解更深刻，技能提升更迅速。

　　人工智慧在近几年大热，网路上的相关资料良莠不齐且没有系统，即使有优秀的参考资料，对基础薄弱的初学者来说也有点难。本书即是出于对这一现状的考虑，透过从基础到实战、由浅入深的过程，让读者基于PyTorch 来使用深度学习方法实际解决一些电脑视觉相关的问题，这样，读者在取得知识的过程中会更有成就感，学起来也会更积极、主动。

　　感谢家人的鼓励和支援，也感谢张国霞编辑的帮助和付出，笔者才能以更好的方式将本书呈现在读者的面前。希望读者能遵从敏捷学习的想法，多实作、多思考并不断进步。在本书中会有很多实例，读者可以举一反三、不断实作，在发现问题时要多思考，毕竟本书内容有限，若想让能力获得更高层次的提升，则需要取得更多的资料来充实自己。

评分☆☆☆☆☆

收到《AI視覺大全：用最好用的PyTorch實作》這本書，我迫不及待地翻了起來。一開始就被它精緻的封面吸引，很有科技感，讓人一眼就知道這是一本關於AI的書。翻開內頁，我發現它在內容的編排上非常用心，不像有些技術書枯燥乏味，而是很有條理地帶領讀者進入AI視覺的世界。它從最基礎的概念開始，逐步深入，並且非常強調「實作」的重要性。我個人非常喜歡它使用PyTorch這個框架，因為我之前有聽說過PyTorch在研究和開發上非常受歡迎，而且相對容易上手。書中提供的範例程式碼，看起來非常貼近實際應用，而且我預期它會包含很多常見的AI視覺任務，像是圖像辨識、物件偵測，甚至是更進階的生成模型。我希望這本書能夠讓我從零開始，建立起對AI視覺的紮實知識，並且能夠獨立完成一些小型的AI視覺專案。我特別期待書中能夠有關於資料預處理、模型訓練、以及結果評估的詳細說明，這些都是實際開發中非常關鍵的環節。總之，這本書給我的第一印象就是，它是一本能夠讓你真正學到東西，並且能夠立刻應用到實踐中的絕佳教材。

评分☆☆☆☆☆

這次收到《AI視覺大全：用最好用的PyTorch實作》這本書，我個人覺得它在內容的廣度和深度上都做得相當不錯。我一直對AI在圖像處理方面的應用很感興趣，像是影像的分析、辨識，甚至是生成，但很多時候都會卡在程式碼的部分，不知道該如何下手。《AI視覺大全》恰好補足了這一塊的缺失，它不只講了理論，更重要的，它提供了「實作」的途徑。我非常看重它「用最好用的PyTorch實作」這個定位，代表它應該能將原本比較抽象的AI視覺概念，透過PyTorch這個相對容易上手的框架，變得更具體、更可操作。我期待書中能夠包含許多經典的AI視覺演算法的PyTorch實現，例如卷積神經網路（CNN）、循環神經網路（RNN）在影像處理上的應用，甚至是一些更前沿的物件偵測和圖像分割技術。如果書中還能提供一些不同資料集的操作範例，以及如何評估模型效能的指標，那就會更完美了。我希望透過這本書，能夠真正提升我將AI視覺技術應用於實際專案的能力，並且能夠獨立思考和解決問題。

评分☆☆☆☆☆

我對這本《AI視覺大全：用最好用的PyTorch實作》抱持著非常高的期望，原因在於它精準地抓住了現行AI視覺領域的痛點。市面上充斥著太多只講理論、或是只提供零散程式碼的書籍，讓人望之卻步。《AI視覺大全》光是書名就直接點明了「最好用的PyTorch實作」，這對於許多想投入AI視覺領域，卻又被複雜框架和艱澀理論嚇退的開發者來說，無疑是及時雨。我期待它能夠提供一套完整、系統性的學習路徑，讓讀者能夠從最核心的AI視覺概念，像是特徵提取、神經網路架構，一路學到如何在PyTorch中實現這些複雜的模型。我尤其看重「實作」的部分，希望書中提供的範例能夠有足夠的彈性，讓我可以針對不同的應用場景進行修改和調整，而不是只能照本宣科。想像一下，如果能透過書中的指引，自己搭建一個能夠辨識貓狗的辨識系統，或是能從一堆照片中找出特定人臉的模型，那將會是多麼大的成就感！我深信這本書能夠填補我知識上的空白，並且真正提升我應用AI視覺技術的能力。

评分☆☆☆☆☆

這本《AI視覺大全：用最好用的PyTorch實作》讓我印象最深刻的是它的內容編排，感覺非常有系統性，而且跳脫了我以往對技術書籍的刻板印象。它不是那種一開始就丟一堆數學公式讓你頭昏眼花的類型，而是循序漸進，先從最基本、最容易理解的AI視覺原理講起，然後再慢慢帶入PyTorch的實作。我特別喜歡它在講解每一個演算法時，都會搭配清晰的圖示和流程圖，這對於我這種視覺型學習者來說，簡直是福音！而且，它不是只講理論，而是強調「實作」，每一章節都好像設計了小專案，讓我可以在閱讀的同時，馬上動手跟著做。我非常欣賞書中提供的程式碼範例，它們不僅完整，而且註解也相當詳盡，讓我能夠清楚地知道每一行程式碼的作用，而不是像以前那樣，複製貼上然後看著跑，卻一知半解。我最期待的是它在深度學習的部分，像是卷積神經網路（CNN）等等，能夠有足夠深入的探討，並且提供一些實際的應用場景，例如圖像分類、物件偵測、甚至是影像分割。我希望這本書能夠讓我對AI視覺有更全面、更深入的理解，並且真正具備自己動手實作的能力。

评分☆☆☆☆☆

哇！收到這本《AI視覺大全：用最好用的PyTorch實作》，我真的是太興奮了！平常對AI視覺就很有興趣，但很多書都講得超級理論，讀起來像是拆解火箭一樣困難，常常看到一半就想放棄。這本的書名就整個打中我了，「最好用的PyTorch實作」這幾個字簡直是救世主，讓我覺得好像終於有機會可以實際動手玩玩AI視覺了！我之前有用過PyTorch，感覺確實比其他框架更直觀一些，所以這本書我真的非常期待它能把複雜的AI視覺概念，透過PyTorch很貼近實際操作的方式呈現出來，讓我這個非科班出身但對AI充滿熱情的讀者，也能夠理解並且學會。我希望書裡面能有一些從基礎概念開始，逐步深入到進階應用的範例，最好是那種可以複製貼上，然後自己修改參數看看效果的，這樣學習起來會更有成就感。當然，如果能分享一些實際應用到生活中的案例，像是辨識產品、美肌濾鏡，或是導航系統中的物體偵測，那就更棒了！我超想知道AI是如何「看見」世界的，這本書能不能讓我有那種「 Aha! 原來是這樣！」的頓悟感，我真的非常期待！