人工智能必看书籍之《PyTorch深度学习和图神经网络》PDF电子版可下载

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　　介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法；内容涵盖PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的原理、图神经网络的基础模型；书中给出用PyTorch实现的网络模型和算法实例代码；提供本书源代码下载

　　基本信息

　　商品名称：PyTorch深度学习和图神经网络 卷1 基础知识开本：

　　作者：李金洪定价：129.80

　　ISBN号：9787115549839出版时间：2021-12-01出版社：人民邮电出版社印刷时间：

　　版次：1印次：1

　　目录

　　第　一篇 入门——PyTorch基础

　　第　1章 快速了解人工智能与PyTorch　3

　　1.1　图神经网络与深度学习　4

　　1.1.1　深度神经网络　4

　　1.1.2　图神经网络　4

　　1.2　PyTorch是做什么的　4

　　1.3　PyTorch的特点　5

　　1.4　PyTorch与TensorFlow各有所长　6

　　1.5　如何使用本书学好深度学习　8

　　第　2章 搭建开发环境　9

　　2.1　下载及安装Anaconda　10

　　2.1.1　下载Anaconda开发工具　10

　　2.1.2　安装Anaconda开发工具　10

　　2.1.3　安装Anaconda开发工具时的注意事项　112.2　安装PyTorch　11

　　2.2.1　打开PyTorch官网　12

　　2.2.2　配置PyTorch安装命令　12

　　2.2.3　使用配置好的命令安装PyTorch　12

　　2.2.4　配置PyTorch的镜像源　13

　　2.3　熟悉Anaconda 3的开发工具　15

　　2.3.1　快速了解Spyder　15

　　2.3.2　快速了解Jupyter Notebook　17

　　2.4　测试开发环境　18

　　第3章　PyTorch基本开发步骤——用逻辑回归拟合二维数据　193.1　实例1：从一组看似混乱的数据中找出规律　203.1.1　准备数据　20

　　3.1.2　定义网络模型　21

　　3.1.3　搭建网络模型　22

　　3.1.4　训练模型　23

　　3.1.5　可视化训练结果　23

　　3.1.6　使用及评估模型　24

　　3.1.7　可视化模型　25

　　3.2　模型是如何训练出来的　26

　　3.2.1　模型里的内容及意义　26

　　3.2.2　模型内部数据流向　27

　　3.3　总结　27

　　第4章　快速上手PyTorch　29

　　4.1　神经网络中的几个基本数据类型　30

　　4.2　张量类的基础　30

　　4.2.1　定义张量的方法　30

　　4.2.2　张量的类型　32

　　4.2.3　张量的type（）方法　33

　　4.3　张量与NumPy　34

　　4.3.1　张量与NumPy类型数据的相互转换　34

　　4.3.2　张量与NumPy各自的形状获取　34

　　4.3.3　张量与NumPy各自的切片操作　34

　　4.3.4　张量与NumPy类型数据相互转换间的陷阱　354.4　在CPU和GPU控制的内存中定义张量　36

　　4.4.1　将CPU内存中的张量转化到GPU内存中　364.4.2　直接在GPU内存中定义张量　36

　　4.4.3　使用to（）方法来指定设备　36

　　4.4.4　使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定设备　364.5　生成随机值张量　37

　　4.5.1　设置随机值种子　37

　　4.5.2　按照指定形状生成随机值　37

　　4.5.3　生成线性空间的随机值　37

　　4.5.4　生成对数空间的随机值　38

　　4.5.5　生成未初始化的矩阵　38

　　4.5.6　更多的随机值生成函数　38

　　4.6　张量间的数学运算　38

　　4.6.1　PyTorch的运算函数　39

　　4.6.2　PyTorch的自变化运算函数　39

　　4.7　张量间的数据操作　39

　　4.7.1　用torch.reshape（）函数实现数据维度变换　394.7.2　实现张量数据的矩阵转置　40

　　4.7.3　view（）方法与contiguous（）方法　404.7.4　用torch.cat（）函数实现数据连接　414.7.5　用torch.chunk（）函数实现数据均匀分割　414.7.6　用torch.split（）函数实现数据不均匀分割　424.7.7　用torch.gather（）函数对张量数据进行检索　424.7.8　按照指定阈值对张量进行过滤　42

　　4.7.9　找出张量中的非零值索引　43

　　4.7.10　根据条件进行多张量取值　43

　　4.7.11　根据阈值进行数据截断　43

　　4.7.12　获取数据中值、小值的索引　43

　　4.8　Variable类型与自动微分模块　44

　　4.8.1　自动微分模块简介　44

　　4.8.2　Variable对象与张量对象之间的转化　444.8.3　用no_grad（）与enable_grad（）控制梯度计算　454.8.4　函数torch.no_grad（）介绍　45

　　4.8.5　函数enable_grad（）与no_grad（）的嵌套　464.8.6　用set_grad_enabled（）函数统一管理梯度计算　474.8.7　Variable对象的grad_fn属性　47

　　4.8.8　Variable对象的is_leaf属性　48

　　4.8.9　用backward（）方法自动求导　48

　　4.8.10　自动求导的作用　49

　　4.8.11　用detach（）方法将Variable对象分离成叶子节点　494.8.12　volatile属性扩展　50

　　4.9　定义模型结构的步骤与方法　50

　　4.9.1　代码实现： Module类的使用方法　50

　　4.9.2　模型中的参数Parameters类　52

　　4.9.3　为模型添加参数　53

　　4.9.4　从模型中获取参数　53

　　4.9.5　保存与载入模型　56

　　4.9.6　模型结构中的钩子函数　57

　　4.10　模型的网络层　58

　　第5章　神经网络的基本原理与实现　59

　　5.1　了解深度学习中的神经网络与神经元　605.1.1　了解单个神经元　60

　　5.1.2　生物神经元与计算机神经元模型的结构相似性　625.1.3　生物神经元与计算机神经元模型的工作流程相似性　635.1.4　神经网络的形成　63

　　5.2　深度学习中的基础神经网络模型　63

　　5.3　什么是全连接神经网络　64

　　5.3.1　全连接神经网络的结构　64

　　5.3.2　实例2：分析全连接神经网络中每个神经元的作用　645.3.3　全连接神经网络的拟合原理　66

　　5.3.4　全连接神经网络的设计思想　67

　　5.4　激活函数——加入非线性因素，弥补线性模型缺陷　685.4.1　Sigmoid函数　68

　　5.4.2　tanh函数　69

　　5.4.3　ReLU函数　70

　　5.4.4　激活函数的多种形式　72

　　5.4.5　扩展1：更好的激活函数（Swish与Mish）　735.4.6　扩展2：更适合NLP任务的激活函数（GELU）　745.5　激活函数总结　75

　　5.6　训练模型的步骤与方法　76

　　5.7　神经网络模块（nn）中的损失函数　76

　　5.7.1　L1损失函数　76

　　5.7.2　均值平方差（MSE）损失函数　77

　　5.7.3　交叉熵损失（CrossEntropyLoss）函数　775.7.4　其他的损失函数　78

　　5.7.5　总结：损失算法的选取　79

　　5.8　Softmax算法——处理分类问题　79

　　5.8.1　什么是Softmax　80

　　5.8.2　Softmax原理　80

　　5.8.3　常用的Softmax接口　80

　　5.8.4　实例3：Softmax与交叉熵的应用　81

　　5.8.5　总结：更好地认识Softmax　82

　　5.9　优化器模块　82

　　5.9.1　了解反向传播与BP算法　82

　　5.9.2　优化器与梯度下降　83

　　5.9.3　优化器的类别　83

　　5.9.4　优化器的使用方法　83

　　5.9.5　查看优化器的参数结构　84

　　5……本书从基础知识开始，介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法，主要内容包括PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的基础模型。书中侧重讲述与深度学习基础相关的网络模型和算法思想，以及图神经网络的原理，且针对这些知识点给出在PyTorch框架上的实现代码。

　　本书适合想学习图神经网络的技术人员、人工智能从业人员阅读，也适合作为大专院校相关专业的师生用书和培训班的教材。

　　……李金洪， 精通C、Python、Java语言，擅长神经网络、算法、协议分析、移动互联网安全架构等技术，先后担任过CAD算法工程师、架构师、项目经理、部门经理等职位。参与过深度学习领域某移动互联网后台的OCR项目，某娱乐节目机器人的语音识别、声纹识别项目，金融领域的若干分类项目。

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