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出版者:清华大学出版社,北方交通大学出版社

作者:尚俊杰

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:2003-6-1

价格:35.00元

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787810821285

丛书系列:

图书标签:

• 网络编程
• Web开发
• 前端开发
• 后端开发
• Socket编程
• HTTP协议
• TCP/IP协议
• JavaScript
• HTML
• CSS

好的，这是一本名为《深度学习实战：从零构建高性能模型》的图书简介。 --- 深度学习实战：从零构建高性能模型 深入技术前沿，掌握AI核心驱动力 在当今数据爆炸的时代，人工智能已不再是科幻概念，而是驱动产业变革的核心动力。深度学习，作为人工智能领域最引人注目和最具革命性的分支，正以前所未有的速度重塑着从自动驾驶、精准医疗到金融风控的方方面面。然而，从理论概念到落地应用，中间存在着一道需要扎实工程实践才能跨越的鸿沟。 《深度学习实战：从零构建高性能模型》正是为了弥合这一差距而精心编写的实战指南。本书的目标读者不仅是渴望入门的初学者，更是那些希望系统化提升模型性能、优化训练流程的工程师和研究人员。我们摒弃了晦涩难懂的数学推导堆砌，转而聚焦于“如何做”和“为什么这样做效果更好”的工程化思维。 全景覆盖：从基础架构到前沿探索 本书结构清晰，逻辑严密，旨在为读者构建一个从底层原理到上层应用的完整知识体系。全书共分为四大核心板块，层层递进，确保每一位读者都能稳健前行。 第一部分：基石与工具链的构建（环境与基础框架） 在深入模型细节之前，我们首先需要稳固的地基。本部分详细讲解了现代深度学习工作流所需的一切基础设施。 1. 现代AI开发环境的搭建与优化： 我们将指导读者如何高效配置基于NVIDIA CUDA、cuDNN的深度学习环境。重点剖析了虚拟环境管理（Conda/venv）的最佳实践，以及如何利用Docker容器技术实现环境的快速复现与部署，规避“在我的机器上可以运行”的经典难题。 2. 核心框架的深度解析：TensorFlow 2.x 与 PyTorch 2.0 核心API对比： 本书将对比分析当前两大主流框架的设计哲学。我们不仅会教授基础的数据加载（`tf.data`与`DataLoader`）和模型定义，更会深入探讨Eager Execution（动态图）与Static Graph（静态图）在性能调优中的作用，帮助读者根据项目需求选择最合适的工具集。 3. 高效数据预处理流水线： 原始数据是模型的“燃料”，数据处理的效率直接决定了训练速度。本章详述了图像、文本和时间序列数据的标准化、增强（Augmentation）技术，并介绍了如何利用多进程并行加载数据，最大化GPU的利用率，避免I/O瓶颈。 第二部分：经典模型架构的工程化复现与调优 理解模型，最好的方式是亲手复现它。本部分将带领读者从头实现（而非仅仅调用库函数）若干里程碑式的模型，理解其内部运行机制。 1. 经典卷积神经网络（CNN）的迭代之路： 从LeNet、AlexNet到ResNet和Inception V4的演进。重点分析残差连接（Residual Connection）的数学意义与工程实现细节，并探讨批标准化（Batch Normalization）和层标准化（Layer Normalization）在不同场景下的适用性。 2. 循环神经网络（RNN）的陷阱与优化： 详细剖析标准RNN在长序列依赖上的梯度消失/爆炸问题。接着，我们深入解析LSTM和GRU的门控机制，并提供使用梯度裁剪（Gradient Clipping）来稳定训练的实战技巧。 3. Transformer架构的彻底解构： 作为当前自然语言处理（NLP）和视觉任务的基石，本章将详细拆解自注意力机制（Self-Attention），多头注意力（Multi-Head Attention）的计算流程，并指导读者如何使用FlashAttention等最新优化技术，显著降低计算复杂度和内存占用。 第三部分：迈向高性能：训练、部署与优化策略 模型写好之后，如何让它更快、更准、更稳定地运行，是决定项目成败的关键。本部分专注于性能工程。 1. 优化器选择与学习率调度艺术： 不再局限于SGD。我们将深入比较AdamW、Adagrad、Ranger等现代优化器，并详尽讲解学习率衰减策略（如Cosine Annealing）与热启动（Warmup）在复杂模型训练中的关键作用。 2. 分布式训练的实战部署： 当单卡无法满足需求时，分布式训练是必经之路。本书将实战指导如何使用Horovod或PyTorch DDP（Distributed Data Parallel）实现多GPU、多节点的并行训练，包括数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）的适用场景和配置指南。 3. 模型轻量化与推理加速： 部署到边缘设备或需要低延迟响应的场景，模型必须“瘦身”。本章详述了模型量化（Quantization）（从FP32到INT8）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及模型剪枝（Pruning）的技术细节和工具链（如ONNX, TensorRT）。 第四部分：前沿应用与案例驱动实践 我们将理论和工程知识应用于当前最热门的几个深度学习应用场景，展示端到端的解决方案。 1. 计算机视觉前沿：目标检测与语义分割： 侧重于Faster R-CNN、YOLO系列模型的最新变种，并探讨如何针对特定数据集进行损失函数（Loss Function）的定制化改进，以应对数据不平衡问题。 2. 自然语言处理（NLP）的预训练与微调： 以BERT/GPT系列模型为例，演示如何高效地在特定领域（如法律、金融文本）数据集上进行迁移学习（Transfer Learning）和指令微调（Instruction Tuning），并评估生成质量的指标（BLEU, ROUGE）。 3. 可解释性（XAI）与模型鲁棒性： 在AI决策日益重要的今天，理解模型为何做出判断至关重要。我们将介绍LIME和SHAP等工具，帮助读者可视化模型的决策依据，并探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）及其防御策略，确保模型在真实世界中的可靠性。 本书的独特价值 《深度学习实战：从零构建高性能模型》不仅仅是一本参考手册，更是一份面向生产环境的工程实践手册。我们承诺： 代码驱动： 书中所有关键概念均配有结构清晰、可直接运行的Python代码示例。 性能导向： 始终强调如何通过优化架构选择和训练策略，榨取硬件的每一分性能。 前沿兼容： 内容紧跟最新的模型迭代和框架更新，确保读者所学知识的有效性和前瞻性。 通过本书的学习，您将能够自信地设计、训练、评估并部署行业领先的深度学习模型，真正掌握驱动未来技术的核心能力。

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期末而已。。淡定淡定。。

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