全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路實戰篇 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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李金洪

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PyTorch
深度学习
图神经网络
GNN
机器学习
神经网络
Python
实战
模型构建
数据科学

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具体描述

熟悉基礎，精通實戰。

　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。

本書特色

　　～GNN 最強實戰參考書～
　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集
　　●高級NLP模型訓練及微調、BERTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy
　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫
　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器
　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer

好的，这是一份不包含您提供的书名的图书简介，力求详实且自然： --- 书籍名称：数据驱动的智能决策：现代机器学习与预测分析实战图书简介在当今这个数据爆炸的时代，如何将海量信息转化为可执行的商业洞察和技术突破，已成为衡量组织竞争力的核心要素。本书《数据驱动的智能决策：现代机器学习与预测分析实战》正是在这一背景下应运而生，它旨在为希望深入理解、设计并部署先进预测模型的技术人员、数据科学家、工程师以及决策制定者提供一套全面而实用的指南。本书的核心目标是弥合理论知识与实际应用之间的鸿沟。我们摒弃了过于晦涩的纯数学推导，转而聚焦于当前工业界和前沿研究中最常用、最具影响力的机器学习算法和数据处理技术。全书内容布局经过精心设计，确保读者在掌握基础概念的同时，能够迅速投入到解决复杂实际问题的实践中。第一部分：数据准备与特征工程的基石任何成功的预测模型都建立在高质量的数据之上。本书的开篇部分将重点阐述数据生命周期的关键环节——数据清洗、转换与特征构建。我们首先会深入探讨不同类型数据的处理策略，包括结构化表格数据、时间序列数据以及文本信息的预处理。针对缺失值、异常值和数据不平衡等常见挑战，我们将介绍一系列成熟的统计学方法和基于模型的插补技术。更重要的是，我们将投入大量篇幅讲解特征工程的艺术与科学。这不仅仅是简单的变量转换，更是理解数据深层含义的过程。内容涵盖： 1. 降维技术：主成分分析（PCA）、t-SNE在数据可视化和特征压缩中的应用。 2. 高阶特征构建：如何利用领域知识和组合特征（Polynomial Features, Interaction Terms）来提升模型的解释力和预测力。 3. 自动特征工程工具：介绍如Featuretools等框架，实现特征生成的自动化流程。通过对这部分内容的学习，读者将建立起对“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）原则的深刻认识，并掌握构建健壮特征集的方法论。第二部分：经典与现代监督学习模型深度解析在数据准备就绪后，本书将带领读者系统地探索从经典统计模型到现代集成学习的整个光谱。回归与分类基础：我们将复习线性回归、逻辑回归的底层机制，并强调正则化（Lasso, Ridge, Elastic Net）在防止过拟合中的关键作用。决策树与集成学习的威力：决策树因其直观性而成为基石，但其不稳定性和易过拟合的特性促使我们转向集成方法。本书将详尽介绍两种最强大的集成技术： Bagging（装袋法）：重点分析随机森林（Random Forest）的构建原理、并行化优势以及超参数调优策略。 Boosting（提升法）：我们将详细拆解梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）的迭代过程，并重点比较XGBoost、LightGBM和CatBoost这三大工业界主流框架的内在优化、性能差异和适用场景。读者将学会根据数据集的规模和特性选择最合适的Boosted Tree实现。支持向量机（SVM）与核方法：尽管深度学习占据主导地位，SVM在处理小样本、高维数据时仍具有不可替代的优势。本书将清晰解释核函数（Kernel Trick）如何解决非线性可分问题，并提供实战中选择合适核函数的指导。第三部分：无监督学习与数据探索数据并非总是带有明确的标签。本部分专注于从“无标签”数据中挖掘结构和模式的能力。聚类分析（Clustering）： K-均值（K-Means）是入门，但本书将更进一步探讨层次聚类（Hierarchical Clustering）和基于密度的聚类方法（DBSCAN），后者在识别任意形状簇和噪声方面表现出色。如何科学地确定最佳簇数（如肘部法则、轮廓系数）也将被详细讨论。关联规则挖掘：针对购物篮分析等场景，我们将介绍Apriori算法，帮助读者理解如何发现数据项之间的潜在联系。第四部分：模型评估、验证与可解释性（XAI）一个“训练好的”模型远非一个“可部署的”模型。模型的可靠性依赖于严格的评估和验证流程。性能度量标准：除了准确率（Accuracy），本书将深入讲解针对不同业务场景的专业指标，如精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线下面积（AUC）以及PR曲线，并指导读者如何根据业务目标选择正确的优化方向。交叉验证与超参数优化：我们将系统介绍K折交叉验证、留一法交叉验证的正确实施方式，并对比网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更高效的贝叶斯优化方法（如Hyperopt）在寻找最优模型配置时的效率。模型可解释性（XAI）：随着模型复杂度的增加，理解其决策逻辑变得至关重要。本章是现代数据科学的亮点。我们将介绍：全局解释方法：如特征重要性排序。局部解释方法：深入讲解SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)，使读者能够对单个预测结果提供清晰、令人信服的解释，这对于金融、医疗等高风险领域的应用至关重要。第五部分：时间序列预测与序列建模前沿时间序列数据（如股票价格、传感器读数、销售额）在商业决策中占据核心地位。本部分侧重于如何处理和预测这类具有时间依赖性的数据。经典时间序列分解：趋势、季节性和残差的分离与建模。介绍ARIMA/SARIMA模型的构建和诊断。基于机器学习的时间序列：我们将展示如何将时间序列转化为监督学习问题，利用Lagged Features和滚动窗口统计量，结合梯度提升树等强大模型进行高精度预测。序列依赖建模基础：介绍循环神经网络（RNN）的基本概念，以及它们在处理顺序数据时的优势和局限性，为后续更高级的深度序列模型打下坚实基础。实践导向与工具栈本书所有示例和案例均基于当前最流行、维护最活跃的Python科学计算生态系统。读者将熟练运用Pandas进行数据操作，Scikit-learn进行模型构建与评估，以及Matplotlib/Seaborn进行结果可视化。每章末尾都附有详细的实战代码和数据挑战，确保读者能够“边学边做”。本书不仅仅是一本算法手册，更是一份从数据采集到最终模型部署的实战路线图。它将赋能读者构建出不仅准确、而且鲁棒、可解释且对业务有实际指导意义的预测系统。 ---

著者信息

作者簡介

李金洪

　　精通 C、Python、Java 語言，擅長神經網路、演算、協定分析、移動互聯網安全架構等技術，先後擔任過 CAD 演算工程師、架構師、專案經理、部門經理等職位。參與過深度學習領域某移動互聯網後臺的 OCR 項目，某娛樂節目機器人的語音辨識、聲紋識別專案，金融領域的若干分類專案。

图书目录

第 1 章圖片分類模型
1.1 深度神經網路起源
1.2 Inception 系列模型
1.3 ResNet 模型
1.4 DenseNet 模型
1.5 PNASNet 模型
1.6 EfficientNet 模型
1.7 實例：使用預訓練模型辨識圖片內容
1.8 實例：使用遷移學習辨識多種鳥類
1.9 從深度卷積模型中提取視覺特徵

第 2 章機器視覺的進階應用
2.1 基於圖片內容的處理任務
2.2 實例: 使用Mask R-CNN 模型進行目標檢測與語義分割
2.3 基於視訊內容的處理任務
2.4 實例: 用GaitSet 模型分析人走路的姿態，並進行身份辨識
2.5 偵錯技巧

第 3 章自然語言處理的相關應用
3.1 BERT 模型與NLP 任務的發展階段
3.2 NLP 中的常見任務
3.3 實例: 訓練中文詞向量
3.4 常用文字處理工具
3.5 實例: 用TextCNN 模型分析評論者是否滿意
3.6 了解Transformers 函數庫
3.7 實例: 使用Transformers 函數庫的管道方式完成多種NLP任務
3.8 Transformers 函數庫中的AutoModel 類別
3.9 Transformers 函數庫中的BERTology 系列模型
3.10 Transformers 函數庫中的詞表工具
3.11 BERTology 系列模型
3.12 實例: 用遷移學習訓練BERT 模型來對中文分類
3.13 實例: 用R-GCN 模型了解文字中的代詞

第 4 章神經網路的可解釋性
4.1 了解模型解釋函數庫
4.2 實例: 用可解釋性了解數值分析神經網路模型
4.3 實例: 用可解釋性了解NLP 相關的神經網路模型
4.4 實例: 用Bertviz 工具視覺化BERT 模型權重
4.5 實例: 用可解釋性了解影像處理相關的神經網路模型
4.6 實例: 用可解釋性了解圖片分類相關的神經網路模型

第 5 章辨識未知分類的方法-- 零次學習
5.1 了解零次學習
5.2 零次學習中的常見問題
5.3 帶有視覺結構約束的VSC 模型
5.4 詳解Sinkhorn 演算法
5.5 實例: 使用VSC 模型來辨識未知類別的鳥類圖片
5.6 針對零次學習的性能分析

第 6 章異質圖神經網路
6.1 異質圖的基礎知識
6.2 二分圖的實現方式
6.3 異質圖的實現方式
6.4 隨機行走取樣
6.5 DGL 函數庫中的區塊圖結構
6.6 實例: 使用PinSAGE 模型架設推薦系統
6.7 複習

图书序言

ISBN：9786267146552
規格：平裝 / 496頁 / 17 x 23 x 2.43 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
出版地：台灣

本書分類：電腦資訊> 概論/科技趨勢> 人工智慧/機器學習

图书试读

序

　　圖神經網路（GNN）是一類基於深度學習的處理圖域資訊的方法。因為圖神經網路具有較好的性能和可解釋性，所以它已成為一種廣泛應用的圖型分析方法。

　　本書透過介紹一些深度學習實例，從可解釋性角度出發，說明深度學習的原理，然後將圖神經網路與深度學習結合，實現一些圖神經網路的實例。這些實例是在PyTorch 框架上完成的，具有很高的實用價值。本書中的實例涉及人工智慧的多個應用領域，具體包括影像處理領域、視訊處理領域、文字分析領域、深度學習的可解釋性、零次學習、異質圖型處理領域等。在每個實例中，都會穿插介紹一些進階的最佳化技巧和模型架設方法。

　　本書具有以下4 個特色。

　　（1）知識系統，逐層遞進。本書主要介紹圖神經網路的相關知識和基礎原理，內容涵蓋與圖神經網路相關的完整技術堆疊（更多基礎內容可參考《全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路基礎篇》），結合實踐，分別講解了圖型、視訊、文字、可解釋性等項目級實戰案例，並列出實現程式。同時，針對圖片分類中常見的樣本不足的問題，介紹了零次學習技術及應用實例。

　　（2）緊接前端技術。本書介紹的知識接近前端技術。在介紹與圖神經網路相關的原理和應用的同時，為了拓寬讀者的知識面，本書引用了與講解的原理相關的論文，並列出這些論文的出處，方便讀者對感興趣的知識進行溯源，並可以自主擴充閱讀。

　　（3）配以簡單易懂的圖形，學習更直觀。在介紹模型結構和原理的同時，本書還提供了大量插圖，用以視覺化模型中的資料流程向、展示模型擬合能力、細緻呈現某種技術的內部原理、直觀化模型的內部結構，幫助讀者快速了解和掌握書中內容。

　　（4）理論和實踐結合，並融入作者的經驗和技巧。本書採用了兩種講解基礎知識的方式：一是先介紹基礎知識原理，再對該基礎知識進行程式實現；二是直接從實例入手，在實現過程中，將相關的基礎知識展開並詳解開發技巧。為了不讓讀者閱讀時感到枯燥，本書將這兩種方式結合使用。同時，在一些重要的基礎知識後面，還會以特殊的樣式列出提示和注意內容。這些提示和注意內容中融合了作者的經驗，希望幫助讀者掃清障礙、解除困惑、抓住重點。

　　本書作者對書中的原理部分和實戰程式進行了反覆推敲與更改，限於時間和能力，書中存在紕漏在所難免，真誠地希望讀者批評指正。本書編輯聯繫電子郵件：zhangtao@ptpress.com.cn。本書由大蛇智慧網站提供有關內容的技術支援。在閱讀過程中，如有不了解之處，可到討論區bbs.aianaconda.com 提問。

李金洪

用户评价

评分☆☆☆☆☆

身為一個長期與 PyTorch 打交道的工程師，我對框架的迭代速度其實有點焦慮。新的 PyTorch 版本總是在不斷推陳出新，尤其是在分散式訓練、自動混合精度這些高效能運算特性上，進步飛快。如果一本實戰書的範例程式碼停留在好幾年前的版本，那跟不上時代的程式碼讀起來簡直是折磨。我期待這本書能緊跟最新的 PyTorch 生態系，例如使用最新的 `torch.compile` 帶來的效能提升，或者在資料載入器（DataLoader）上如何設計更高效的流水線，避免 I/O 成為瓶頸。畢竟「實戰」不只是模型準確率的競爭，硬體資源的有效利用才是決定專案成敗的關鍵。希望書中能針對不同等級的 GPU 資源，提供相應的優化建議，而不是只停留在單機跑小數據集的層面。

评分☆☆☆☆☆

這本號稱「全格局」的 PyTorch 實戰聖經，光是書名就夠霸氣了，讓人忍不住想一探究竟。畢竟現在 AI 領域發展的速度簡直是光速，光是學會框架的基本操作根本不夠看，真正卡住大家的是如何將理論與實際應用結合，尤其是在處理那些越來越複雜的資料結構時。我之前試過幾本號稱「實戰」的書，結果打開來一堆程式碼拼湊在一起，看不出所以然，根本無法建立起一個清晰的知識體系。這本的封面設計雖然走的是比較硬核的理工風格，但內在的編排邏輯，據說相當紮實，特別是針對那些想從基礎概念快速進階到能夠獨立解決問題的開發者來說，應該是個不錯的敲門磚。市場上太多強調基礎語法的教學，真正深入到模型優化、部署策略的內容往往一筆帶過，希望這本能真正填補這個空缺，讓人讀完後不僅是會寫程式碼，更能理解背後的「為什麼」和「怎麼做」才能讓模型跑得又快又準。

评分☆☆☆☆☆

這本書的「全格局」聽起來很大器，但重點是要看它如何處理「格局」之間的銜接與轉換。深度學習專案從資料清理、特徵工程，到模型訓練、驗證，最後到部署上線，這中間的流程是非常複雜且容易出錯的。我常遇到的痛點是，A 書教你模型訓練，B 書教你部署，但從 A 的輸出到 B 的輸入之間，總有一段難以跨越的鴻溝，尤其是當牽涉到模型序列化（Serialization）和版本控制時。我非常好奇這本書是不是能提供一個從頭到尾、一氣呵成的專案範例，涵蓋如何使用 PyTorch 的 JIT 或 TorchScript 進行優化和轉換，以便在生產環境中穩定運行。如果它能涵蓋到 MLOps 的基礎概念，將理論與工程實務緊密結合，那這本書的實用價值就會直線飆升，成為案頭必備的參考手冊。

评分☆☆☆☆☆

老實講，現在市面上的深度學習書籍多如牛毛，但真正能抓住「實戰」精髓的鳳毛麟角。我對這本最感興趣的是它對「圖神經網路」的著墨。這塊技術在近期真的是爆紅，從社交網路分析到推薦系統，甚至到化學分子結構預測，應用場景越來越廣泛，但教材卻是相對稀缺。很多書光是介紹 CNN 或 RNN 就佔了大部分篇幅，對 GNN 的介紹輕描淡寫，導致很多工程師在需要導入 GNN 時，只能去啃那些晦澀難懂的學術論文。如果這本書能提供一套從基礎 GCN 到更進階如 GAT 甚至 GraphSAGE 的清晰實作路徑，並且搭配真實案例去說明如何處理節點特徵的提取和邊關係的建模，那絕對是物超所值。畢竟，實戰的價值不在於展示多高深的數學公式，而在於如何優雅地用 PyTorch 的語法去解決現實中的「圖結構」難題。

评分☆☆☆☆☆

閱讀技術書籍最大的樂趣之一，就是看到作者如何將複雜的概念拆解得層次分明。PyTorch 本身雖然彈性高，但對於初學者來說，它的動態圖機制有時反而成為理解模型執行流程的障礙。我期待這本書在講解複雜架構，例如 Transformer 或 GNN 裡的訊息傳遞機制時，能夠運用清晰的視覺化圖表和步驟化的程式碼解釋，而不是直接拋出複雜的矩陣運算。真正好的實戰書，應該是能讓讀者在寫下每一行程式碼時，腦海中能浮現出對應的計算圖形和資料流向。如果它能有效地平衡理論的深度與實作的易懂性，讓讀者在消化新知後，能立即動手修改、實驗，並觀察到參數變動對結果產生的影響，那麼它就成功地扮演了一個優秀導師的角色。