全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路實戰篇 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

☆☆☆☆☆

李金洪

圖書標籤:

PyTorch
深度學習
圖神經網絡
GNN
機器學習
神經網絡
Python
實戰
模型構建
數據科學

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具體描述

熟悉基礎，精通實戰。

　　接續瞭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。當你熟悉瞭神經網路之後，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颱上。本書的重點就是大量瞭使用現有的Python函數庫，並且應用瞭最新的資料集，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。使用瞭Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大傢耳熟能詳，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。另外為瞭解開DL的神祕，本書也難得介紹瞭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，要不充分瞭解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
　　●高階工程師纔會用的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，這是一份不包含您提供的書名的圖書簡介，力求詳實且自然： --- 書籍名稱：數據驅動的智能決策：現代機器學習與預測分析實戰圖書簡介在當今這個數據爆炸的時代，如何將海量信息轉化為可執行的商業洞察和技術突破，已成為衡量組織競爭力的核心要素。本書《數據驅動的智能決策：現代機器學習與預測分析實戰》正是在這一背景下應運而生，它旨在為希望深入理解、設計並部署先進預測模型的技術人員、數據科學傢、工程師以及決策製定者提供一套全麵而實用的指南。本書的核心目標是彌閤理論知識與實際應用之間的鴻溝。我們摒棄瞭過於晦澀的純數學推導，轉而聚焦於當前工業界和前沿研究中最常用、最具影響力的機器學習算法和數據處理技術。全書內容布局經過精心設計，確保讀者在掌握基礎概念的同時，能夠迅速投入到解決復雜實際問題的實踐中。第一部分：數據準備與特徵工程的基石任何成功的預測模型都建立在高質量的數據之上。本書的開篇部分將重點闡述數據生命周期的關鍵環節——數據清洗、轉換與特徵構建。我們首先會深入探討不同類型數據的處理策略，包括結構化錶格數據、時間序列數據以及文本信息的預處理。針對缺失值、異常值和數據不平衡等常見挑戰，我們將介紹一係列成熟的統計學方法和基於模型的插補技術。更重要的是，我們將投入大量篇幅講解特徵工程的藝術與科學。這不僅僅是簡單的變量轉換，更是理解數據深層含義的過程。內容涵蓋： 1. 降維技術：主成分分析（PCA）、t-SNE在數據可視化和特徵壓縮中的應用。 2. 高階特徵構建：如何利用領域知識和組閤特徵（Polynomial Features, Interaction Terms）來提升模型的解釋力和預測力。 3. 自動特徵工程工具：介紹如Featuretools等框架，實現特徵生成的自動化流程。通過對這部分內容的學習，讀者將建立起對“垃圾進，垃圾齣”（Garbage In, Garbage Out）原則的深刻認識，並掌握構建健壯特徵集的方法論。第二部分：經典與現代監督學習模型深度解析在數據準備就緒後，本書將帶領讀者係統地探索從經典統計模型到現代集成學習的整個光譜。迴歸與分類基礎：我們將復習綫性迴歸、邏輯迴歸的底層機製，並強調正則化（Lasso, Ridge, Elastic Net）在防止過擬閤中的關鍵作用。決策樹與集成學習的威力：決策樹因其直觀性而成為基石，但其不穩定性和易過擬閤的特性促使我們轉嚮集成方法。本書將詳盡介紹兩種最強大的集成技術： Bagging（裝袋法）：重點分析隨機森林（Random Forest）的構建原理、並行化優勢以及超參數調優策略。 Boosting（提升法）：我們將詳細拆解梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM）的迭代過程，並重點比較XGBoost、LightGBM和CatBoost這三大工業界主流框架的內在優化、性能差異和適用場景。讀者將學會根據數據集的規模和特性選擇最閤適的Boosted Tree實現。支持嚮量機（SVM）與核方法：盡管深度學習占據主導地位，SVM在處理小樣本、高維數據時仍具有不可替代的優勢。本書將清晰解釋核函數（Kernel Trick）如何解決非綫性可分問題，並提供實戰中選擇閤適核函數的指導。第三部分：無監督學習與數據探索數據並非總是帶有明確的標簽。本部分專注於從“無標簽”數據中挖掘結構和模式的能力。聚類分析（Clustering）： K-均值（K-Means）是入門，但本書將更進一步探討層次聚類（Hierarchical Clustering）和基於密度的聚類方法（DBSCAN），後者在識彆任意形狀簇和噪聲方麵錶現齣色。如何科學地確定最佳簇數（如肘部法則、輪廓係數）也將被詳細討論。關聯規則挖掘：針對購物籃分析等場景，我們將介紹Apriori算法，幫助讀者理解如何發現數據項之間的潛在聯係。第四部分：模型評估、驗證與可解釋性（XAI）一個“訓練好的”模型遠非一個“可部署的”模型。模型的可靠性依賴於嚴格的評估和驗證流程。性能度量標準：除瞭準確率（Accuracy），本書將深入講解針對不同業務場景的專業指標，如精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫下麵積（AUC）以及PR麯綫，並指導讀者如何根據業務目標選擇正確的優化方嚮。交叉驗證與超參數優化：我們將係統介紹K摺交叉驗證、留一法交叉驗證的正確實施方式，並對比網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）以及更高效的貝葉斯優化方法（如Hyperopt）在尋找最優模型配置時的效率。模型可解釋性（XAI）：隨著模型復雜度的增加，理解其決策邏輯變得至關重要。本章是現代數據科學的亮點。我們將介紹：全局解釋方法：如特徵重要性排序。局部解釋方法：深入講解SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)，使讀者能夠對單個預測結果提供清晰、令人信服的解釋，這對於金融、醫療等高風險領域的應用至關重要。第五部分：時間序列預測與序列建模前沿時間序列數據（如股票價格、傳感器讀數、銷售額）在商業決策中占據核心地位。本部分側重於如何處理和預測這類具有時間依賴性的數據。經典時間序列分解：趨勢、季節性和殘差的分離與建模。介紹ARIMA/SARIMA模型的構建和診斷。基於機器學習的時間序列：我們將展示如何將時間序列轉化為監督學習問題，利用Lagged Features和滾動窗口統計量，結閤梯度提升樹等強大模型進行高精度預測。序列依賴建模基礎：介紹循環神經網絡（RNN）的基本概念，以及它們在處理順序數據時的優勢和局限性，為後續更高級的深度序列模型打下堅實基礎。實踐導嚮與工具棧本書所有示例和案例均基於當前最流行、維護最活躍的Python科學計算生態係統。讀者將熟練運用Pandas進行數據操作，Scikit-learn進行模型構建與評估，以及Matplotlib/Seaborn進行結果可視化。每章末尾都附有詳細的實戰代碼和數據挑戰，確保讀者能夠“邊學邊做”。本書不僅僅是一本算法手冊，更是一份從數據采集到最終模型部署的實戰路綫圖。它將賦能讀者構建齣不僅準確、而且魯棒、可解釋且對業務有實際指導意義的預測係統。 ---

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，金融領域的若乾分類專案。

圖書目錄

第 1 章圖片分類模型
1.1 深度神經網路起源
1.2 Inception 係列模型
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 從深度捲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: 訓練中文詞嚮量
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 瞭解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 係列模型
3.10 Transformers 函數庫中的詞錶工具
3.11 BERTology 係列模型
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 模型瞭解文字中的代詞

第 4 章神經網路的可解釋性
4.1 瞭解模型解釋函數庫
4.2 實例: 用可解釋性瞭解數值分析神經網路模型
4.3 實例: 用可解釋性瞭解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: 用可解釋性瞭解影像處理相關的神經網路模型
4.6 實例: 用可解釋性瞭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 瞭解零次學習
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 模型架設推薦係統
6.7 複習

圖書序言

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

本書分類：電腦資訊> 概論/科技趨勢> 人工智慧/機器學習

圖書試讀

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，從可解釋性角度齣發，說明深度學習的原理，然後將圖神經網路與深度學習結閤，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）知識係統，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》），結閤實踐，分別講解瞭圖型、視訊、文字、可解釋性等項目級實戰案例，並列齣實現程式。同時，針對圖片分類中常見的樣本不足的問題，介紹瞭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，為瞭拓寬讀者的知識麵，本書引用瞭與講解的原理相關的論文，並列齣這些論文的齣處，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，本書還提供瞭大量插圖，用以視覺化模型中的資料流程嚮、展示模型擬閤能力、細緻呈現某種技術的內部原理、直觀化模型的內部結構，幫助讀者快速瞭解和掌握書中內容。

　　（4）理論和實踐結閤，並融入作者的經驗和技巧。本書採用瞭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。為瞭不讓讀者閱讀時感到枯燥，本書將這兩種方式結閤使用。同時，在一些重要的基礎知識後麵，還會以特殊的樣式列齣提示和注意內容。這些提示和注意內容中融閤瞭作者的經驗，希望幫助讀者掃清障礙、解除睏惑、抓住重點。

　　本書作者對書中的原理部分和實戰程式進行瞭反覆推敲與更改，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，如有不瞭解之處，可到討論區bbs.aianaconda.com 提問。

李金洪

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

老實講，現在市麵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係統，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 就佔瞭大部分篇幅，對 GNN 的介紹輕描淡寫，導緻很多工程師在需要導入 GNN 時，隻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☆☆☆☆☆

這本號稱「全格局」的 PyTorch 實戰聖經，光是書名就夠霸氣瞭，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，真正卡住大傢的是如何將理論與實際應用結閤，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，看不齣所以然，根本無法建立起一個清晰的知識體係。這本的封麵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」纔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齣錯的。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 的輸齣到 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）和版本控製時。我非常好奇這本書是不是能提供一個從頭到尾、一氣嗬成的專案範例，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閤，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☆☆☆☆☆

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齣新，尤其是在分散式訓練、自動混閤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摺磨。我期待這本書能緊跟最新的 PyTorch 生態係，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」不隻是模型準確率的競爭，硬體資源的有效利用纔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，而不是隻停留在單機跑小數據集的層麵。

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，它的動態圖機製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 裡的訊息傳遞機製時，能夠運用清晰的視覺化圖錶和步驟化的程式碼解釋，而不是直接拋齣複雜的矩陣運算。真正好的實戰書，應該是能讓讀者在寫下每一行程式碼時，腦海中能浮現齣對應的計算圖形和資料流嚮。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瞭一個優秀導師的角色。