PyTorch实用教程(第二版):从入门到工业落地的全面指南

PyTorch实用教程(第二版):从入门到工业落地的全面指南

在人工智能技术迅猛发展的今天,深度学习已经成为了许多领域不可或缺的技术支撑。作为深度学习领域最受欢迎的框架之一,PyTorch以其灵活性和易用性赢得了广大开发者和研究人员的青睐。然而,对于初学者来说,如何系统地学习PyTorch并将其应用到实际项目中仍然是一个挑战。为了解决这个问题,《PyTorch实用教程》(第二版)应运而生。

全面覆盖,循序渐进

《PyTorch实用教程》(第二版)是一本面向AI自学者、产品经理、在校学生以及跨领域人士的全面指南。本书分为三大部分:上篇(入门)、中篇(应用)和下篇(落地),系统性地覆盖了从PyTorch基础到工业级应用的全过程。

上篇:夯实基础

上篇主要面向PyTorch初学者,详细介绍了PyTorch的基本概念、开发环境搭建、核心模块(如数据处理、模型构建、优化器等)的使用方法。通过学习上篇内容,读者可以快速掌握PyTorch的基本语法和使用技巧,为后续的应用开发打下坚实基础。

中篇:深入应用

中篇是本书的核心部分,主要介绍了PyTorch在三大领域的应用:计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)和大语言模型(LLM)。

在CV部分,本书涵盖了8个主流任务:

• 图像分类
• 图像分割
• 目标检测
• 目标跟踪
• GAN生成
• Diffusion生成
• 图像描述
• 图像检索

在NLP部分,本书详细讲解了RNN、LSTM、Transformer、BERT和GPT等经典模型,并通过5个实战项目展示了这些模型的应用:

• 文本分类
• 机器翻译
• 命名体识别
• QA问答
• 文章生成

在LLM部分,本书重点介绍了4个国内主流开源大语言模型(Qwen、ChatGLM、Baichuan和Yi)的部署与代码分析,以及一个实用的LLM应用案例——GPT Academic(GPT学术优化)。

下篇:工业落地

下篇主要关注如何将训练好的模型部署到实际生产环境中。本书详细介绍了ONNX和TensorRT这两个主流的推理加速框架的原理与使用方法,并深入探讨了模型量化的概念、PTQ(Post-Training Quantization)和QAT(Quantization-Aware Training)量化技术的实战与原理。

理论结合实践,打造全流程能力

《PyTorch实用教程》(第二版)的一大特色是理论与实践的紧密结合。每个章节不仅提供了详细的理论讲解,还配备了丰富的代码示例和项目案例,让读者可以在实践中加深对理论的理解。通过本书的学习,读者将能够:

1. 熟练掌握PyTorch的基本语法和核心概念
2. 理解并实现主流的CV、NLP和LLM模型
3. 根据实际场景选择合适的算法模型
4. 将训练好的模型部署到生产环境并进行优化

这种全流程的学习方式,将帮助读者快速成长为能够独当一面的AI工程师。

开源免费,持续更新

值得一提的是,《PyTorch实用教程》(第二版)采用开源免费的方式发布,读者可以在GitHub上免费阅读全书内容并获取配套代码。同时,作者团队还建立了多个QQ交流群,为读者提供技术交流和问题解答的平台。

结语

人工智能技术的发展日新月异,《PyTorch实用教程》(第二版)的发布不是终点,而是新的起点。未来,本书将持续更新,为读者带来最新的PyTorch应用技术和行业实践。无论你是AI初学者,还是希望提升技能的从业者,这本书都将是你学习PyTorch、掌握深度学习技术的得力助手。

让我们一起在这本《PyTorch实用教程》的指引下,探索AI的无限可能,共同推动人工智能技术的发展与应用.