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出版者:清华大学出版社

作者:杨非|主编

出品人:

页数:428

译者:

出版时间:2005-8

价格:36.0

装帧:平装

isbn号码:9787302111597

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
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• 学习

好的，这是一份为一本假设的书籍《C语言程序设计应试辅导》撰写的、不包含该书内容的详细图书简介。这份简介将聚焦于其他可能的主题，以确保与您提供的书名内容完全无关。 --- 《深度学习：从理论到实践的PyTorch实战指南》 ISBN： 978-1-23456-789-0 作者： 张伟、李娜 出版时间： 2024年秋季 内容提要 在这个数据驱动的时代，人工智能正以前所未有的速度重塑着各个行业。《深度学习：从理论到实践的PyTorch实战指南》并非一本介绍基础编程语言语法的入门读物，而是聚焦于现代深度学习框架PyTorch，为渴望深入理解并应用尖端神经网络技术的工程师、研究人员和高级学生量身打造的权威实战手册。 本书摈弃了对计算机底层结构或传统结构化编程语言的冗余讨论，完全侧重于微分计算、张量操作、复杂网络构建和模型部署。我们相信，要驾驭现代AI，必须精通其核心工具。因此，本书将PyTorch视为连接数学理论与工程实现的桥梁，提供了一套从零开始、直至复杂应用落地的系统化路径。 --- 第一部分：PyTorch核心机制与张量代数（深入理解计算基础） 本部分将迅速超越基础的“变量与数据类型”讨论，直奔PyTorch的性能核心。 第一章：自动求导引擎Autograd的精髓解析 动态计算图的构建与优化： 深入剖析`torch.autograd`如何实时跟踪操作历史，实现高效的反向传播。我们将详细对比静态图（如TensorFlow 1.x早期模型）与PyTorch动态图的优势，并探讨如何利用`torch.no_grad()`进行推理优化。 梯度控制与自定义导数： 教授如何通过`Function`类手动实现复杂的数学运算的梯度计算，这对于开发非标准激活函数或定制损失函数至关重要。 内存管理与梯度累积： 探讨在内存受限环境下，如何通过梯度累积策略（Gradient Accumulation）模拟大批量（Batch Size）训练，并讲解内存碎片对训练速度的影响及缓解措施。 第二章：张量操作的高效并行化 CPU与GPU异构计算模型： 详细阐述数据在内存（Host）和显存（Device）之间的迁移机制（`tensor.to(device)`），以及如何利用CUDA核心进行并行矩阵乘法。 广播机制（Broadcasting）的底层逻辑： 不仅是介绍如何使用，更是深入解析PyTorch如何依照维度规则自动扩展张量，以避免不必要的内存拷贝，实现计算效率最大化。 稀疏张量处理： 针对自然语言处理（NLP）和推荐系统中的高维稀疏数据，讲解`torch.sparse`的使用，以及它如何显著降低存储和计算成本。 --- 第二部分：模块化网络构建与训练范式（超越基础API调用） 本部分着重于如何使用`torch.nn`模块设计出具备高度复用性和可解释性的复杂网络结构。 第三章：面向对象构建深度网络 `nn.Module`的深度定制： 不仅是继承，而是探讨如何重载`__init__`和`forward`方法，确保模型状态（如权重、缓冲区）的正确注册与保存/加载。 高级层设计： 详细讲解如何使用`torch.nn.Sequential`进行快速原型设计，并对比其与手动顺序调用操作的灵活性差异。重点分析卷积层（Conv2d, Conv3d）的参数计算与填充（Padding）策略。 权重初始化策略： 探讨Kaiming (He) 初始化和Xavier (Glorot) 初始化背后的统计学原理，以及它们对训练初期收敛速度的关键影响。 第四章：优化器与损失函数的高级调优 现代优化算法的实践： 深入对比SGD、Momentum、AdamW、RAdam等优化器的迭代机制。特别关注AdamW如何解耦权重衰减（Weight Decay）与L2正则化，提升泛化能力。 损失函数的定制与选择： 讲解如何实现如Focal Loss（解决类别不平衡）、Dice Loss（用于分割任务）等专业损失函数，并指导读者根据具体任务选择最合适的损失度量。 学习率调度器（Schedulers）： 全面覆盖`torch.optim.lr_scheduler`中的Cosine Annealing、StepLR等策略，并展示如何结合`ReduceLROnPlateau`进行自适应学习率调整。 --- 第三部分：专业应用领域的前沿实战（聚焦前沿领域） 本部分将跳出基础的MNIST/CIFAR-10教程，直接进入高复杂度、高价值的应用场景。 第五章：自然语言处理（NLP）中的Transformer架构 自注意力机制（Self-Attention）的PyTorch实现： 剖析Multi-Head Attention的数学公式，并使用PyTorch张量操作从零开始构建一个高效的Attention层，而不是仅仅调用现成的库。 Transformer编码器与解码器的完整搭建： 详细展示如何整合Layer Normalization、残差连接（Residual Connections）和位置编码（Positional Encoding），搭建一个标准的Transformer模型主体。 序列到序列任务的应用： 展示如何利用该模型进行机器翻译或文本摘要任务的端到端训练流程。 第六章：计算机视觉：从CNN到生成模型 经典与现代CNN架构的迁移学习： 不仅介绍如何加载预训练的ResNet或VGG，更关键的是讲解如何有效地冻结底层特征提取层，并微调顶层分类器，同时管理不同层级的学习率。 生成对抗网络（GANs）的稳定性训练： 深入讨论训练GAN时常见的模式崩溃（Mode Collapse）问题，并提供Wasserstein GAN (WGAN) 和 Spectral Normalization等稳定化技术的PyTorch代码实现。 模型量化与部署准备： 介绍PyTorch的JIT (Just-In-Time) 编译功能，如TorchScript，以及如何进行后训练量化（Post-Training Quantization），为模型投入生产环境做准备。 --- 读者对象 具有一定编程基础（如熟悉Python或C/C++等结构化语言），希望转向或深化深度学习实践的研究人员。 希望从脚本使用者升级为框架开发者和模型架构师的工程师。 准备进行高级数据科学认证或准备应对专业技术面试的进阶学习者。 本书的独特价值 本书的核心价值在于其工具性与深度。我们不占用篇幅讲解为何需要学习编程，而是直接将读者置于高性能计算和复杂模型构建的核心。书中所有的代码示例均采用最新的PyTorch稳定版API，强调代码的可读性、效率和对GPU资源的充分利用。阅读本书，你将获得的不只是“如何运行代码”，更是“为什么这样运行效率最高”的深刻理解。 --- (字数预估：约1500字)

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这本书的附录部分做得非常实用，简直是查阅速查手册的替代品。在正式的章节内容结束后，它汇总了一份详尽的C标准库函数索引，并且非常细致地标注了每个函数的功能、参数类型、返回值以及可能抛出的错误状态。我发现，在实际编程过程中，我们常常会忘记某个函数的精确用法或者某个宏的准确定义，如果此时需要翻阅厚厚的原版标准文档，会非常耗时。这本书的附录相当于把最常用的、考试最可能涉及到的函数和宏集中管理起来，并且用非常简洁的表格形式呈现，查阅起来极为方便快捷。这种对“工具性”和“实用性”的重视，使得这本书不仅是一本学习指南，在项目周期中，它也能成为案头必备的快速参考资料，极大地提升了开发过程中的便捷性，体现了编者对读者实际使用场景的深度理解。

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从内容结构来看，这本书在难度递进的设置上，体现了一种非常清晰的层次感和递增压力。初期章节（比如变量、数据类型）的讲解相对平缓，给读者一个适应C语言语法风格的缓冲期。但进入到中后期，比如文件I/O、动态内存分配以及多线程基础（如果涉及的话），习题的难度和复杂度会陡然上升，很多题目都设计成了需要综合运用前面多个章节知识才能解决的综合题型。这种设计，虽然在学习过程中会带来一定的挫败感，但它模拟了真实项目开发或高难度测试中需要多方面知识融会贯通的要求。它不是在保护读者，而是在“拉伸”读者的能力边界，强迫你去思考知识点之间的内在联系，而不是孤立地记忆每一个语法规则。这种螺旋上升的学习路径，对于培养解决实际问题的能力，比单纯的知识点罗列要有效得多。

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我必须提到这本书在代码示例上的精炼程度。很多技术书籍倾向于提供大段冗长、功能复杂的代码块来展示概念，这常常让读者在理解核心逻辑之前就被外部的辅助代码分散了注意力。然而，这本书在这方面做得非常出色，它使用的每一个示例代码都短小精悍，完美地隔离了所要演示的那个特定C语言特性。比如，当讲解指针运算时，它提供的代码片段只包含必要的变量声明和运算过程，没有夹杂多余的输入输出操作或复杂的函数调用，使得读者可以百分之百地专注于指针的地址偏移和解引用过程。这种“克制”的代码风格，极大地降低了初学者的阅读门槛，让复杂的概念变得一目了然。对于我这样习惯于在短时间内处理大量信息的人来说，这种清晰、无冗余的示例，是提高学习效率的关键所在。

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这本书的排版和试题编排策略，明显是为“应试”这一特定目标量身定制的，这一点从它对历年高频考点的覆盖率上就能看出端倪。它不是一本泛泛而谈的语言参考手册，而是精确定位到了各类考试中经常出现的陷阱和易错点。例如，在涉及到`volatile`关键字和`const`修饰符在不同上下文中的应用时，书中的习题设置得非常巧妙，往往需要读者在限定的条件下判断表达式的结果，这与真实考试中要求快速反应的场景高度吻合。我发现它在讲解选择题的解析时，不仅指出了正确答案，还详尽分析了其他三个错误选项为什么是错的，这种“排除法”的教学方式极大地提高了我的解题效率。对于那些时间紧张，需要短时间内集中突破特定考试技能的读者来说，这本书的针对性极强，它高效地提炼了考试的“重点中的重点”，省去了很多不必要的理论钻研时间，直接聚焦于如何“得分”。

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这本书的封面设计得很朴实，一看就知道是那种脚踏实地、不玩花架子的教材。我拿到手的时候，首先注意到的是它对基础知识点讲解的深度。很多市面上流行的教材为了追求“快餐式”学习，往往对指针、内存管理这些核心概念一带而过，但这本书却花了大量的篇幅去深入剖析。比如，它对结构体与联合体的底层实现机制，以及递归调用栈的工作原理，都有非常详尽的图示和代码案例。我特别欣赏它在讲解宏定义时，不仅给出了定义和使用方法，还详细解释了预处理阶段是如何将宏替换为实际代码的，这对理解程序的执行流程至关重要。对于初学者来说，这部分内容可能显得有点枯燥，但正是这种扎实的铺垫，才让后续学习更高级的算法和数据结构时感觉游刃有余。这本书的目标用户似乎非常明确，就是那些希望打下坚实C语言基础，而非仅仅为了应付考试而学习的读者。它更像是一位耐心且知识渊博的老师，一步步引导你穿越C语言的迷雾。

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