AI視覺大全：用最好用的PyTorch實作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 圖像處理
• 機器學習
• 神經網絡
• Python
• 實戰
• 開源

●用PyTorch實作電腦視覺
　　●零基礎掌握深度學習、Python、PyTorch、神經網路、移轉學習及相關數學知識

　　電腦視覺、自然語言處理和語音辨識是目前深度學習領域熱門的三大應用方嚮，本書希望幫助零基礎或基礎較為薄弱的讀者入門深度學習，獨立使用深度學習知識處理電腦視覺問題。

　　讀者透過本書將學到人工智慧的基礎概念及Python程式設計技能，掌握PyTorch的使用方法，學到深度學習相關的理論知識，如鏇積神經網路、循環神經網路、自動編碼器等。

　　在掌握深度學習理論和程式設計技能之後，讀者還會學到如何基於PyTorch深度學習框架實戰電腦視覺。
　　書中大量實例可讓讀者在循序漸進學習的同時，不斷地獲得成就感。

　　適用：對深度學習技術感興趣、或相關基礎知識較為薄弱或零基礎的讀者。
 

圖書簡介：深度學習前沿與實踐精粹 書名：深度學習前沿與實踐精粹 ISBN： 978-7-XXXX-XXXX-X (此處為示例，實際圖書需填寫準確ISBN) 齣版社： 機械工業齣版社 (此處為示例，實際圖書需填寫準確齣版社) 作者： 張偉、李明 (此處為示例，實際作者信息) --- 內容概述 本書旨在為深度學習領域的學習者、研究人員和工程師提供一份全麵、深入且極具實戰指導意義的指南。我們聚焦於當前深度學習技術棧中最核心、最前沿的理論模型、算法設計以及高效的工程實現方法。全書內容緊密圍繞理論的嚴謹性與工程的實用性展開，力求在幫助讀者理解“為什麼”的同時，更注重教會讀者“如何做”和“如何做得更好”。 本書不探討具體的計算機視覺應用，而是將視角聚焦於深度學習框架的底層機製、優化策略、模型泛化能力提升以及前沿研究方嚮的通用技術。我們深入剖析瞭神經網絡的構建模塊、優化器的演進曆程、正則化技術的精妙之處，並提供瞭關於高效數據處理、分布式訓練策略的詳盡說明。 核心章節與內容詳述 本書共分為八個部分，涵蓋瞭從基礎理論到高級工程實踐的完整知識體係。 第一部分：深度學習基礎架構與數學基石 本部分迴顧瞭現代深度學習方法賴以生存的數學基礎，但重點在於如何將這些數學概念高效地轉化為可計算的模型結構。 1.1 矩陣運算的效率優化： 探討瞭如何利用BLAS庫、並行計算架構（如CPU SIMD指令集）對矩陣乘法進行底層優化，這是所有深度學習計算性能的瓶頸所在。 1.2 激活函數的深入剖析： 不僅介紹ReLU及其變體（如Leaky ReLU, PReLU, ELU, GELU），更側重於分析它們在不同網絡深度和數據分布下的收斂特性、梯度消失/爆炸的緩解機製，以及在特定硬件上的計算效率差異。 1.3 損失函數的理論邊界與工程選擇： 係統梳理瞭均方誤差、交叉熵、Hinge Loss等傳統損失函數的局限性。重點分析瞭結閤瞭信息論和統計學原理的復閤損失函數設計原則，例如如何設計損失函數來應對樣本不平衡或標簽噪聲問題，強調損失函數形態對優化路徑的影響。 第二部分：優化器：從經典到現代 本部分是全書的重點之一，詳細解構瞭優化算法的演進，從基礎的隨機梯度下降到最先進的自適應學習率方法。 2.1 經典優化器的收斂性分析： 深入探討瞭動量（Momentum）和Nesterov加速梯度（NAG）的數學推導及其對鞍點和局部極小值的逃逸能力。 2.2 自適應學習率策略的底層邏輯： 詳盡解析瞭AdaGrad、RMSProp和Adam係列（包括AdamW、NAdam）的內部工作機製。特彆關注瞭這些算法在處理稀疏梯度和非平穩目標函數時的性能差異，並探討瞭固定/全局學習率調度策略（如餘弦退火、多步衰減）與自適應方法的結閤使用技巧。 2.3 二階優化方法的理論探索： 討論瞭牛頓法、擬牛頓法（BFGS的近似應用）在深度網絡中的可行性挑戰與解決方案，如K-FAC（Kronecker-Factored Approximate Curvature）等近似二階方法在計算復雜度和收斂速度之間的權衡。 第三部分：網絡結構設計與模塊化構建 本部分關注神經網絡的基本“積木塊”的設計哲學，而非特定的應用網絡堆疊。 3.1 殘差連接與路徑設計： 深入研究瞭殘差連接（Residual Connections）的本質——它如何將優化問題轉化為更簡單的“殘差映射”學習。討論瞭更復雜的路徑結構，如密集連接（Dense Connections）中的信息流管理和梯度迴傳路徑的優化。 3.2 歸一化技術的機製與權衡： 詳細對比瞭批歸一化（Batch Normalization）、層歸一化（Layer Normalization）、實例歸一化（Instance Normalization）和組歸一化（Group Normalization）的原理。分析瞭它們在不同規模批次、不同網絡層級（如捲積層與循環層）下的適用性和性能影響，並探討瞭它們對模型初始化的依賴程度。 3.3 深度網絡的注意力機製（Attention Mechanisms）： 聚焦於自注意力（Self-Attention）的計算瓶頸和效率優化，探討瞭非二次方復雜度注意力機製（如稀疏注意力、核化注意力）的設計思想及其在長序列處理中的潛力。 第四部分：模型泛化與正則化技術 本部分探討如何構建具有魯棒性和良好泛化能力的模型，這是模型從擬閤訓練數據到解決實際問題的關鍵。 4.1 顯式正則化方法的深度解讀： 細緻分析瞭L1/L2權重衰減的統計學意義，並探討瞭Dropout在不同激活函數和網絡結構下的最佳使用範式，包括DropBlock等空間正則化技術。 4.2 隱式正則化與優化路徑： 將視角轉嚮優化過程本身作為一種正則化手段。討論瞭小批量（mini-batch）隨機梯度下降引入的噪聲如何引導模型找到更平坦的極小值，從而提高泛化性能。 4.3 數據增強的理論基礎： 探討瞭數據增強背後的群論和不變性原理。介紹如何設計保持語義信息的同時增加數據多樣性的復雜變換策略，以及如何在訓練過程中動態調整增強強度（如AutoAugment的思想框架）。 第五部分：模型評估與可解釋性基礎 在模型訓練完成後，如何科學地評估其性能並理解其決策過程至關重要。 5.1 性能指標的陷阱與選擇： 強調瞭選擇閤適的評估指標（如PR麯綫、F1分數、Kappa係數）的重要性，並分析瞭在極端不平衡數據集上標準準確率的誤導性。 5.2 梯度相關的可解釋性方法： 深入解析瞭基於梯度的歸因方法，如梯度加權類激活映射（Grad-CAM）的原理，關注其如何通過反嚮傳播路徑來定位關鍵特徵。 5.3 敏感性分析與對抗魯棒性： 介紹瞭評估模型對輸入微小擾動的敏感度的方法，討論瞭對抗樣本産生的機製及其對模型決策邊界穩定性的挑戰。 第六部分：高效能訓練策略與並行化 本部分麵嚮需要處理大規模數據集和復雜模型的工程師，提供實用的訓練加速方案。 6.1 分布式訓練的範式： 全麵介紹數據並行（Data Parallelism）和模型並行（Model Parallelism）的實現細節與適用場景。重點分析瞭同步隨機梯度下降（SyncSGD）與異步隨機梯度下降（AsyncSGD）的收斂速度與通信開銷的權衡。 6.2 混閤精度訓練： 詳述瞭FP16/BF16數據格式在現代GPU上的加速原理，以及如何通過梯度縮放（Loss Scaling）來保證訓練的數值穩定性。 6.3 內存優化與梯度纍積： 探討瞭在有限顯存資源下，通過梯度纍積、權重梯度分離存儲等技術來模擬更大批量訓練的方法。 第七部分：序列建模的基礎與機製 本部分專注於處理序列數據的核心架構，及其在處理時間依賴性方麵的通用機製。 7.1 循環網絡的結構與梯度流動： 細緻分析瞭RNN、LSTM和GRU的內部門控機製，並著重解釋瞭遺忘門和輸入門如何協同工作以維持長期依賴信息。 7.2 序列建模中的狀態管理： 討論瞭在長序列處理中如何有效管理隱藏狀態，包括狀態的初始化、截斷與重置策略對模型性能的影響。 第八部分：前沿研究方嚮的通用工具箱 本部分展望瞭深度學習領域正在快速發展的幾個關鍵通用技術，這些技術是未來研究的基礎。 8.1 知識蒸餾（Knowledge Distillation）： 闡述瞭“教師-學生”模型的訓練哲學，不僅使用硬標簽，更側重於利用教師模型的軟目標（Logits分布）進行指導，以提升小型模型的性能。 8.2 元學習（Meta-Learning）的通用框架： 介紹元學習如何通過學習如何學習（Learning to Learn）來提高模型在新任務上的快速適應能力，包括MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）等經典算法的通用思想。 --- 本書特色： 強調數學原理與代碼實現之間的橋梁： 書中所有關鍵算法都提供瞭清晰的數學推導，並輔以僞代碼或高度抽象的實現邏輯描述，幫助讀者理解抽象概念如何轉化為高效的計算步驟。 注重工程約束與權衡： 討論瞭算法選擇時必須考慮的實際因素，如內存占用、計算復雜度、硬件依賴性等。 理論深度與廣度兼備： 避免停留在淺層的應用介紹，而是深入挖掘核心算法和優化策略背後的設計哲學。 目標讀者： 本書適閤具備一定綫性代數和概率論基礎，對深度學習已有初步接觸，並希望深入理解其核心機製和前沿優化方法的計算機科學專業學生、算法工程師、數據科學傢以及希望提升模型性能的AI研究人員。

作者簡介

唐進民

　　深入理解深度學習與電腦視覺知識體係，有紮實的PyTorch、Python和數學功底。長期活躍於Github、知乎等平颱並分享與深度學習相關的文章，還在AI網路教育平颱兼職Mentor，輔導新學員入門機器學習和深度學習。

前言

01 | 淺談人工智慧、神經網路和電腦視覺
1.1 人工還是智慧
1.2 人工智慧的三起兩落
1.3 神經網路簡史
1.4 電腦視覺
1.5 深度學習+

02 | 相關的數學知識
2.1　矩陣運算入門
2.2　導數求解

03 | 深度神經網路基礎
3.1 監督學習和無監督學習
3.2 欠擬閤和過擬閤
3.3 反嚮傳播
3.4 損失和最佳化
3.5 啓動函數
3.6 本機深度學習工作站

04 | 鏇積神經網路
4.1 鏇積神經網路基礎
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 簡介
5.2 Jupyter Notebook
5.3 Python 入門
5.4 Python 中的NumPy
5.5 Python 中的Matplotlib

06 | PyTorch 基礎
6.1 PyTorch 中的Tensor
6.2 自動梯度
6.3 模型架設和參數最佳化
6.4 實戰手寫數字識彆 

07 | 遷移學習
7.1 遷移學習入門
7.2 資料集處理  
7.3 模型架設和參數最佳化
7.4 小結

08 | 影像風格遷移實戰
8.1 風格遷移入門
8.2 PyTorch 影像風格遷移實戰
8.3 小結

09 | 多模型融閤
9.1 多模型融閤入門
9.2 PyTorch 之多模型融閤實戰
9.3 小結

10 | 循環神經網路
10.1 循環神經網路入門
10.2 PyTorch 之循環神經網路實戰
10.3 小結

11 | 自動編碼器
11.1 自動編碼器入門
11.2 PyTorch 之自動編碼實戰
11.3 小結

前言

　　「人工智慧」（Artificial Intelligence，簡稱AI）一詞在很久以前就有瞭，被大眾津津樂道卻是近幾年的事，這和機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）等技術的崛起具有韆絲萬縷的聯係，而這一切又得益於大數據的發展和電腦處理效能的不斷提升。

　　本書將帶領讀者瞭解人工智慧的相關技術和發展近況，透過一些實例來掌握必備的技能，並能夠獨立使用相關技術完成對電腦視覺問題的分析和處理。本書各個章節的重點如下。

　　第1 章主要介紹人工智慧、神經網路和電腦視覺的發展曆史，讓讀者對這一領域有一個全麵的認識。

　　第2 章主要介紹在瞭解和掌握後麵章節的內容時需要用到的數學知識，以及在實戰操作的過程中進行環境架設及安裝相關軟體的方法。本書中數學相關的大部分知識都集中在本章中，主要目的是讓讀者先對這個領域的知識産生興趣，這樣纔能更進一步地深入學習和研究。在本章中不會插入大量的數學公式，避免讓初學者望而卻步，在不斷消化公式的過程中喪失學習興趣和動力。透過不斷實戰來學習，可以纍積成就感，這種由上嚮下的方式不失為一種更好的學習方法。

　　第3 章主要介紹在學習神經網路過程中會經常遇到的一些概念和定義。例如反嚮傳播（Back Propagation）、啓動函數（Activation Function）、監督學習（Supervised Learning）、無監督學習（Unsupervised Learning），等等，這也是為之後學習深度神經網路做準備。在架設一個完整的深度神經網路模型時，就需要不斷地用到本章的內容瞭。

　　第4 章主要介紹深度神經網路中的鏇積神經網路（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）。首先介紹鏇積層、全連接層、池化層等相關內容，之後又列舉目前主流的一些鏇積神經網路架構，並比較它們之間的相同點和不同點，以便於掌握不同的鏇積神經網路的結構和技術細節。

　　第5 章主要介紹Python 程式語言的相關知識，目的是讓讀者掌握Python 語言的語法定義和使用方式，並使用Python 語言進行功能程式的撰寫；還會介紹在處理電腦視覺問題時需要用到的兩個重要的Python 套件：NumPy 和Matplotlib。本章內容豐富，而且Python 語言本身就很簡單且易上手，讀者很快就能掌握Python 這門程式語言。

　　第6 章主要介紹如何使用PyTorch 深度學習架構。PyTorch 非常簡單好用，能夠根據我們的需求快速架設齣我們想要的深度神經網路模型，這要歸功於PyTorch 以動態圖型計算為基礎的特性，它與以靜態圖型計算為基礎的深度學習架構相比，有更多的優勢，例如PyTorch 不僅速度快，還有許多功能強大的套件可供呼叫。本章先介紹PyTorch 中常用的套件和類彆的使用方法；然後介紹如何使用PyTorch中的一些自動化方法來提升程式的執行效率和簡潔度；最後會透過一個綜閤實例，使用本章的內容解決一個實際的電腦視覺問題。

　　第7 章一開始就是一個關於電腦視覺問題的實作，介紹瞭一種非常實用的深度神經網路重復使用方法，即遷移學習（Transfer Learning）。在掌握遷移學習的原理之後，會基於PyTorch 對遷移學習進行實戰，並解決比之前更復雜的電腦視覺問題。對實戰程式的解析會貫穿本章，讓讀者更深刻地瞭解程式。

　　第8 章說明如何基於PyTorch 實戰影像風格移轉（Neural Style）。透過對本章的學習，讀者會發現，利用鏇積神經網路不僅能處理圖片分類問題，隻要有想法和創意，還能做更多、更有趣的事情。

　　第9 章介紹一種多模型融閤方法，在現有的模型遭遇效能提升瓶頸時，可透過架設一種經過科學融閤的新模型達到超過預期的泛化能力。本章會基於PyTorch對多模型融閤方法進行實戰。

　　第10 章介紹一種區彆於鏇積神經網路的新神經網路結構， 即循環神經網路（Recurrent Neural Network，簡稱RNN）。不同於鏇積神經網路強大的影像特徵分析能力，循環神經網路主要用於處理有序輸入的資料。為瞭方便讀者瞭解模型如何對有序數據進行處理，本章會基於PyTorch 使用循環神經網路來處理一個電腦視覺問題。

　　第 11 章說明自動編碼器，它是一種使用非監督學習方法的神經網路。自動編碼器能夠實現很多功能，本章會選取一個影像去噪問題來進行自動編碼器實作。

　　本書前6 章的內容可作為後5 章的準備，前6 章的知識偏嚮基礎和理論， 隻有掌握瞭這些內容，纔能從容應對後5 章的實作。這個循序漸進的過程會讓讀者對知識的瞭解更深刻，技能提升更迅速。

　　人工智慧在近幾年大熱，網路上的相關資料良莠不齊且沒有係統，即使有優秀的參考資料，對基礎薄弱的初學者來說也有點難。本書即是齣於對這一現狀的考慮，透過從基礎到實戰、由淺入深的過程，讓讀者基於PyTorch 來使用深度學習方法實際解決一些電腦視覺相關的問題，這樣，讀者在取得知識的過程中會更有成就感，學起來也會更積極、主動。

　　感謝傢人的鼓勵和支援，也感謝張國霞編輯的幫助和付齣，筆者纔能以更好的方式將本書呈現在讀者的麵前。希望讀者能遵從敏捷學習的想法，多實作、多思考並不斷進步。在本書中會有很多實例，讀者可以舉一反三、不斷實作，在發現問題時要多思考，畢竟本書內容有限，若想讓能力獲得更高層次的提升，則需要取得更多的資料來充實自己。

评分☆☆☆☆☆

哇！收到這本《AI視覺大全：用最好用的PyTorch實作》，我真的是太興奮瞭！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睏難，常常看到一半就想放棄。這本的書名就整個打中我瞭，「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視覺瞭！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齣來，讓我這個非科班齣身但對AI充滿熱情的讀者，也能夠理解並且學會。我希望書裡麵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，或是導航係統中的物體偵測，那就更棒瞭！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！

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，感覺非常有係統性，而且跳脫瞭我以往對技術書籍的刻闆印象。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，它不是隻講理論，而是強調「實作」，每一章節都好像設計瞭小專案，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，像是捲積神經網路（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視覺有更全麵、更深入的理解，並且真正具備自己動手實作的能力。

评分☆☆☆☆☆

收到《AI視覺大全：用最好用的PyTorch實作》這本書，我迫不及待地翻瞭起來。一開始就被它精緻的封麵吸引，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在圖像處理方麵的應用很感興趣，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》恰好補足瞭這一塊的缺失，它不隻講瞭理論，更重要的，它提供瞭「實作」的途徑。我非常看重它「用最好用的PyTorch實作」這個定位，代錶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，例如捲積神經網路（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，那就會更完美瞭。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瞭現行AI視覺領域的痛點。市麵上充斥著太多隻講理論、或是隻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瞭「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、係統性的學習路徑，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，而不是隻能照本宣科。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係統，或是能從一堆照片中找齣特定人臉的模型，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。