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《Python深度学习基于PyTorch(第2版)》目录

  • 2026-06-17 03:15:06
《Python深度学习基于PyTorch(第2版)》目录
第一部分 基础篇 18
第1章 NumPy基础 18
1.1生成NumPy数组 19
1.1.1 数组属性 20
1.1.2从已有数据中创建数组 21
1.1.3利用 random 模块生成数组 22
1.1.4创建特定形状的多维数组 24
1.1.5利用 arange、linspace 函数生成数组 25
1.2存取元素 26
1.3 NumPy的算术运算 28
1.3.1对应元素相乘 28
1.3.2 点积运算 30
1.4数组变形 31
1.4.1 更改数组的形状 31
1.4.2 合并数组 35
1.5 批量处理 38
1.6 节省内存 39
1.7通用函数 40
1.8 广播机制 42
1.9小结 44
第2章  PyTorch基础 45
2.1 为何选择PyTorch？ 45
2.2 安装配置 46
2.2.1 安装CPU版PyTorch 46
2.2.2 安装GPU版PyTorch 47
2.3 Jupyter Notebook环境配置 50
2.4 NumPy与Tensor 51
2.4.1 Tensor概述 51
2.4.2 创建Tensor 52
2.4.3 修改Tensor形状 54
2.4.4 索引操作 55
2.4.5 广播机制 56
2.4.6 逐元素操作 57
2.4.7 归并操作 57
2.4.8 比较操作 58
2.4.9 矩阵操作 59
2.4.10 PyTorch与NumPy比较 60
2.5 Tensor与Autograd 60
2.5.1 自动求导要点 60
2.5.2计算图 61
2.5.3 标量反向传播 62
2.5.4 非标量反向传播 64
2.5.5切断一些分支的反向传播 68
2.6 使用NumPy实现机器学习 69
2.7 使用Tensor及autograd实现机器学习 72
2.8 使用优化器及自动微分 74
2.9 把数据集转换带批量的迭代器 75
2.10 使用TensorFlow2架构实现机器学习 76
2.11 小结 78
第3章  PyTorch神经网络工具箱 79
3.1 神经网络核心组件 79
3.2 PyTorch构建神经网络的主要工具 80
3.2.1 nn.Module 80
3.2.2 nn.functional 81
3.3 构建模型 81
3.3.1 继承nn.Module基类构建模型 82
3.3.2 使用nn.Sequential按层顺序构建模型 83
3.3.3 继承nn.Module基类并应用模型容器来构建模型 86
3.3.4 自定义网络模块 90
3.4 训练模型 93
3.5实现神经网络实例 94
3.5.1背景说明 94
3.5.2准备数据 95
3.5.3可视化源数据 96
3.5.4 构建模型 97
3.5.5 训练模型 98
3.6 小结 104
第4章 PyTorch数据处理工具箱 105
4.1 数据处理工具箱概述 105
4.2 utils.data简介 106
4.3 torchvision简介 109
4.3.1 transforms 109
4.3.2 ImageFolder 110
4.4 可视化工具 111
4.4.1 tensorboard简介 112
4.4.2用tensorboard可视化神经网络 113
4.4.3用tensorboard可视化损失值 115
4.4.4用tensorboard可视化特征图 116
4.5 小结 118
第二部分 深度学习基础 119
第5 章 机器学习基础 119
5.1 机器学习的基本任务 119
5.1.1监督学习 120
5.1.2 无监督学习 120
5.1.3 半监督学习 120
5.1.4 强化学习 120
5.2 机器学习一般流程 121
5.2.1 明确目标 121
5.2.2收集数据 122
5.2.3 数据探索与预处理 122
5.2.4 选择模型及损失函数 122
5.2.5 评估及优化模型 123
5.3 过拟合与欠拟合 123
5.3.1 权重正则化 124
5.3.2 dropout正则化 125
5.3.3 批量归一化 128
5.3.4 层归一化 130
5.3.5权重初始化 131
5.4 选择合适激活函数 132
5.5 选择合适的损失函数 133
5.6 使用合适优化器 135
5.6.1传统梯度优化的不足 135
5.6.2 批量随机梯度下降法 137
5.6.3 动量算法 138
5.6.4 Nesterov动量算法 140
5.6.5 AdaGrad算法 142
5.6.6 RMSProp算法 143
5.6.7 Adam算法 144
5.6.8 Yogi算法 146
5.6.9 使用优化算法实例 147
5.7 GPU加速 149
5.7.1 单GPU加速 150
5.7.2 多GPU加速 151
5.7.3使用GPU注意事项 155
5.8 小结 155
第6章 视觉处理基础 156
6.1从全连接层到卷积层 156
6.1.1 图像的两个特性 156
6.1.2卷积网络概述 157
6.2卷积层 159
6.2.1 卷积核 162
6.2.2 学习卷积核 163
6.2.3步幅 164
6.2.4 填充 165
6.2.5 多通道上的卷积 166
6.2.6激活函数 170
6.2.7卷积函数 171
6.2.8转置卷积 173
6.2.9特征图与感受野 174
6.2.10全卷积网络 174
6.3池化层 175
6.3.1局部池化 176
6.3.2全局池化 177
6.4现代经典网络 178
6.4.1 LeNet-5模型 179
6.4.2 AlexNet模型 180
6.4.3 VGG模型 180
6.4.4 GoogleNet模型 181
6.4.5 ResNet模型 182
6.4.6 DenseNet模型 183
6.4.7 胶囊网络简介 185
6.5 PyTorch实现cifar10多分类 186
6.5.1 数据集说明 186
6.5.2 加载数据 187
6.5.3 构建网络 189
6.5.4 训练模型 190
6.5.5 测试模型 191
6.5.6 采用全局平均池化 192
6.5.7像keras一样显示各层参数 194
6.6 模型集成提升性能 196
6.6.1 使用模型 197
6.6.2 集成方法 197
6.6.3 集成效果 199
6.7使用现代经典模型提升性能 199
6.8 小结 201
第7章 自然语言处理基础 201
7.1 从语言模型到循环神经网络 202
7.1.1 链式法则 202
7.1.2 马尔科夫假设与N元语法 202
7.1.3 N元语法到隐含状态表示 203
7.1.4神经网络到有隐含状态的循环神经网络 203
7.1.5使用循环神经网络构建语言模型 206
7.1.6多层循环神经网络 206
7.2 正向传播与随时间反向传播 207
7.3 循环神经网络变种 209
7.3.1 LSTM 210
7.3.2 GRU 211
7.3.3 Bi-RNN 212
7.4 循环神经网络的PyTorch实现 212
7.4.1 RNN实现 213
7.4.2LSTM实现 216
7.4.3GRU实现 218
7.5文本数据处理 219
7.6词嵌入 220
7.6.1Word2Vec原理 221
7.6.2 CBOW模型 221
7.6.3 Skip-gram模型 222
7.7 PyTorch实现词性判别 223
7.7.1 词性判别主要步骤 223
7.7.2 数据预处理 224
7.7.3 构建网络 224
7.7.4 训练网络 225
7.7.5 测试模型 227
7.8 用LSTM预测股票行情 228
7.8.1 导入数据 228
7.8.2 数据概览 228
7.8.3 预处理数据 230
7.8.4 定义模型 231
7.8.5 训练模型 231
7.8.6 测试模型 233
7.9 几种特殊结构 234
7.9.1 Encoder-Decoder架构 234
7.9.2 Seq2Seq架构 236
7.10循环神经网络应用场景 236
7.11 小结 237
第8 章 注意力机制 238
8.1 注意力机制 238
8.1.1 两种常见注意力机制 238
8.1.2 来自生活的注意力 239
8.1.3 注意力机制的本质 239
8.2 带注意力机制Encoder-Decoder架构 241
8.2.1 引入注意力机制 242
8.2.2 计算注意力分配值 243
8.3 Transformer架构 246
8.3.1 Transformer的顶层设计 246
8.3.2 Encoder与Decoder的输入 248
8.3.3 自注意力 248
8.3.4 多头注意力 252
8.3.5 自注意力与卷积网络、循环网络的异同 254
8.3.6 为加深Transformer网络层保驾护航的几种方法 255
8.3.7 如何自监督学习 257
8.3.8 ViT Transformer简介 258
8.3.9 Swin Transformer简介 259
8.4 用PyTorch实现Transformer 265
8.4.1 Transformer背景介绍 265
8.4.2 创建EncoderDecoder 266
8.4.3 构建Encoder 268
8.4.4 构建Decoder 270
8.4.5 构建MultiHeadedAttention 272
8.4.6 构建前馈神经网络层 275
8.4.7 预处理输入数据 275
8.4.8构建完整网络 278
8.4.9训练模型 279
8.4.10实现一个简单实例 284
8.5 对Transformer优化[新增] 265
8.5.1 注意力机制创新GQA/MQA/MLA 265
8.5.2 稀疏注意力（DSA/NSA） 266
8.5.3 长上下文架构（CSA & HCA） 268
8.5.4 改进残差连接(如HC,mHC) 268
8.5.5 DeepSeek-MoE 272
8.5.6 底层算子优化FlashAttention(1-4)   272
8.6 小结 286
第9 章 目标检测与语义分割 287
9.1目标检测及主要挑战 287
9.1.1 边界框的表示 288
9.1.2 手工标注图像的真实值（Ground Truth） 290
9.1.3 主要挑战 293
9.1.4 选择性搜索方法（SS） 294
9.1.5 锚框(Anchor)概述 295
9.1.6 RPN算法 297
9.2 优化候选框的几种算法 298
9.2.1交并比（IOU） 298
9.2.2非极大值抑制(NMS,Non Maximum Suppression) 299
9.2.3边框回归（Bounding Box Regression） 300
9.2.4 如何使候选框输出为固定大小 302
9.3目标检测典型算法 304
9.3.1 R-CNN模型 304
9.3.2 Fast R-CNN 304
9.3.3 Faster R-CNN 305
9.3.4 Mask R-CNN 306
9.3.5 YOLO 307
9.3.6 各种算法性能比较 308
9.4 语义分割 309
9.5 小结 311
第10章 生成式深度学习 312
10.1 用变分自编码器生成图像 312
10.1.1 自编码器 312
10.1.2变分自编码器 313
10.1.3用变分自编码器生成图像 314
10.2 GAN简介 318
10.2.1 GAN架构 318
10.2.2 GAN的损失函数 319
10.3用GAN生成图像 320
10.3.1判别器 320
10.3.2 生成器 320
10.3.3 训练模型 321
10.3.4 可视化结果 323
10.4 VAE与GAN的异同 324
10.5 Condition GAN 324
10.5.1 CGAN的架构 324
10.5.2 CGAN 生成器 325
10.5.3 CGAN 判别器 326
10.5.4 CGAN 损失函数 327
10.5.5 CGAN 可视化 327
10.5.6 查看指定标签的数据 328
10.5.7 可视化损失值 328
10.6 DCGAN 328
10.7 提升GAN训练效果的一些技巧 330
10.8 小结 331
第三部分 深度学习实战 332
第11章 人脸检测与识别 332
11.1 人脸识别一般流程 332
11.2 人脸检测 333
11.2.1目标检测 333
11.2.2 人脸定位 334
11.2.3 人脸对齐 335
11.2.4 MTCNN算法 335
11.3特征提取 338
11.4人脸识别 344
11.4.1 人脸识别主要原理 344
11.4.2人脸识别发展 344
11.5 PyTorch实现人脸检测与识别 345
11.5.1.验证检测代码 345
11.5.2.检测图像 346
11.5.3.检测后进行预处理 346
11.5.4.查看经检测后的图像 347
11.5.5.人脸识别 348
11.6 小结 349
第12章 迁移学习实例 350
12.1 迁移学习简介 350
12.2 特征提取 351
12.2.1 PyTorch提供的预处理模块 351
12.2.2 特征提取实例 353
12.3 数据增强 355
12.3.1 按比例缩放 356
12.3.2 裁剪 357
12.3.3翻转 357
12.3.4改变颜色 358
12.3.5组合多种增强方法 358
12.4 微调实例 359
12.4.1 数据预处理 359
12.4.2 加载预训练模型 360
12.4.3 修改分类器 360
12.4.4 选择损失函数及优化器 360
12.4.5 训练及验证模型 361
12.5 清除图像中的雾霾 361
12.5.1 导入需要的模块 361
12.5.2 查看原来的图像 362
12.5.3 定义一个神经网络 362
12.5.4 训练模型 363
12.5.5 查看处理后的图像 364
12.6 小结 364
第13章 神经网络机器翻译实例 365
13.1 PyTorch实现注意力Decoder 365
13.1.1 构建Encoder 365
13.1.2 构建简单Decoder 366
13.1.3 构建注意力Decoder 367
13.2 用注意力机制实现中英文互译 369
13.2.1 导入需要的模块 369
13.2.2数据预处理 370
13.2.3构建模型 374
13.2.4训练模型 377
13.2.5随机采样，对模型进行测试 379
13.2.6可视化注意力 380
13.3 小结 381
第14 章 用Vision Transformer进行图像分类 382
14.1 项目概述 382
14.2 数据预处理 382
14.3 生成输入数据 384
14.4 构建Encoder模型 387
14.5 训练模型 391
14.6 小结 392
第15 章 语义分割实例 393
15.1 数据概览 393
15.2 数据预处理 394
15.3 构建模型 398
15.4 训练模型 402
15.5 测试模型 406
15.6 保存与恢复模型 407
15.7 小结 407
第16章 实战生成式模型 408
16.1 Deep Dream模型 408
16.1.1 Deep Dream原理 408
16.1.2 DeepDream算法流程 409
16.1.3 用PyTorch实现Deep Dream 409
16.2 风格迁移 413
16.2.1 内容损失 414
16.2.2 风格损失 415
16.2.3 用PyTorch实现神经网络风格迁移 417
16.3 PyTorch实现图像修复 423
16.3.1 网络结构 423
16.3.2 损失函数 424
16.3.3 图像修复实例 424
16.4 PyTorch实现DiscoGAN 427
16.4.1 DiscoGAN架构 428
16.4.2 损失函数 429
16.4.3 DiscoGAN实现 430
16.4.4 用PyTorch实现从边框生成鞋子 433
16.5 小结 435
第17章 AI新方向：对抗攻击 436
17.1对抗攻击简介 436
17.1.1白盒攻击与黑盒攻击 437
17.1.2无目标攻击与有目标攻击 437
17.2常见对抗样本生成方式 437
17.2.1快速梯度符号法 437
17.2.2快速梯度算法 438
17.3 PyTorch实现对抗攻击 438
17.3.1 实现无目标攻击 438
17.3.2 实现有目标攻击 441
17.4 对抗攻击和防御措施 442
17.4.1 对抗攻击 442
17.4.2 常见防御方法分类 443
17.5 总结 443
第18章 强化学习 444
18.1 强化学习简介 444
18.2Q Learning 原理 446
18.2.1 Q Learning主要流程 446
18.2.2 Q函数 448
18.2.3 贪婪策略 448
18.3 用PyTorch实现Q Learning 448
18.3.1 定义Q-Learing主函数 449
18.3.2执行Q-Learing 450
18.4 SARSA 算法 451
18.4.1 SARSA算法主要步骤 451
18.4.2 用PyTorch实现SARSA算法 451
18.5 小结 453
第19章 深度强化学习 454
19.1 DSN算法原理 454
19.1.1 Q-Learning方法的局限性 454
19.1.2 用DL处理RL需要解决的问题 455
19.1.3 用DQN解决方法 455
19.1.4 定义损失函数 455
19.1.5 DQN的经验回放机制 456
19.1.6 目标网络 456
19.1.7 网络模型 456
19.1.8 DQN算法 457
19.2 用PyTorch实现 DQN算法 458
19.3 小结 462
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