PyTorch深度学习实战 - (EPUB全文下载)

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书名：PyTorch深度学习实战
作者：侯宜军
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内容摘要
作者简介
1　Facebook深度学习框架PyTorch
1.1　Pytorch是什么
1.2　Tensor
1.3　安装Python
1.4　安装PyTorch
2　变量
3　求导
4　损失函数
4.1　nn.L1Loss
4.2　nn.SmoothL1Loss
4.3　nn.MSELoss
4.4　nn.BCELoss
4.5　nn.CrossEntropyLoss
4.6　nn.NLLLoss
4.7　nn.NLLLoss2d
5　优化器Optim
5.1　SGD
5.2　RMSprop
5.3　Adagrad
5.4　Adadelta
5.5　Adam
5.6　Adamax
6　线性回归
7　numpy矩阵的保存
8　模型的保存和导入
9　卷积层
9.1　Conv2d
9.2　Conv1d
10　池化层
10.1　max_pool2d
10.2　avg_pool2d
10.3　max_pool1d
11　Mnist手写数字图像识别
11.1　加载数据
11.2　定义卷积模型
11.3　开始训练
11.4　完整代码
11.5　验证结果
11.6　修改参数
12　图像处理
12.1　图像处理scipy.ndimage
12.2　热点图
12.3　高斯滤波
12.4　图片翻转
12.5　轮廓检测
12.6　角点
12.7　直方图
12.8　视频抽取图片
12.9　形态学图像处理
12.9.1　膨胀和腐蚀
12.9.2　Hit和Miss
13　RNN和LSTM原理
13.1　长期依赖问题
13.2　LSTM 网络
13.3　LSTM 的核心思想
13.4　逐步理解 LSTM
13.5　LSTM 的变体
14　PyTorch中的LSTM
15　Embedding层
16　LSTM文本分类
16.1　数据准备
16.2　数据源
16.3　中文分词
16.4　模型
16.5　训练
16.6　验证结果
16.7　源码
17　参考
内容摘要
PyTorch是Facebook发布的一款非常具有个性的深度学习框架，它和Tensorflow，Keras，Theano等其他深度学习框架都不同，它是动态计算图模式，其应用模型支持在运行过程中根据运行参数动态改变，而其他几种框架都是静态计算图模式，其模型在运行之前就已经确定。
本书共分成16个章节，第1章是Pytorch简介和环境搭建；第2～8章是Keras的软件框架说明，包含了层的说明，优化器和损失函数等；第9～10章重点介绍了深度学习中的卷积和池化的概念；第11～12章是介绍用神经网络模型搭建图像识别系统的实战经验；第13～16章介绍如何使用LSTM模型来处理自然语言。本书从原理到实战、深入浅出的介绍了Facebook人工智能利器Pytorch的卓越表现，只要认真读完本书，你就能掌握Pytorch的使用技巧了。本书具有很强的实战性。
本书的目标人群主要定位为具有一定Python编程基础，对机器学习和神经网络有一定了解的程序员们。
作者简介
侯宜军，男，南京邮电大学计算机系研究生毕业，先后在电信设计院、摩托罗拉、医疗互联网初创公司等工作过，居住在南京。
具有大型电商网站实战经验，多年分布式系统源码研究，深度学习框架研究。对Keras，Pytorch，ZooKeeper，Spark，Kafka等大数据技术框架较熟悉。2015~2016年曾经与他人共同创办六度服务号中医在线平台，2017年初因个人原因退出创业团队，目前在苏宁云商任职高级技术经理。
1　Facebook深度学习框架PyTorch
1.1　Pytorch是什么
PyTorch 是 Facebook 发布的一款非常具有个性的深度学习框架，它和 Tensorflow，Keras，Theano 等其他深度学习框架都不同，它是动态计算图模式，其应用模型支持在运行过程中根据运行参数动态改变，而其他几种框架都是静态计算图模式，其模型在运行之前就已经确定。
Python 模块可以通过 pip 安装，国内可以换一个豆瓣 pip 源，网速快的惊人！
临时使用时可以使用下述命令：
pip install pythonModuleName -i https://pypi.douban.com/simple

也可以永久更改：/root/.pip/pip.conf：
[global]
index-url = https://pypi.douban.com/simple

在 pip.conf 中，添加以上内容，就修改了默认的软件源。
到 https://pypi.python.org/pypi/
下载所需的 python 库，直到安装 Keras。
安装以下软件包，排名不分先后：
Scipy，Numpy，Theano，Tensowflow，Pyyaml，Six，pycparser，cffi，Keras 等。
（之所以要安装Keras是因为文中某些地方使用了Keras的数据预处理类包）
如果是 .whl 则运行 pip install xxx.whl 安装；如果是 setup.py 则运行 python setup.py install 安装（如果是源码先运行 python setup.py build）；如果缺少依赖包会有提示，到 pypi.python.org 下载对应的依赖包再重新安装就可以了。
安装过程中需要用到 vc++ for python 编译器，到微软官网上下载，也可从 htt ............

书籍插图：

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