用Python实现深度学习框架
【作 者】张觉非，陈震著
【丛书名】图灵原创
【形态项】 271
【出版项】 北京：人民邮电出版社 , 2020.10
【ISBN号】978-7-115-54837-5
【中图法分类号】TP311.561
【主题词】软件工具-程序设计
【参考文献格式】 张觉非，陈震著. 用Python实现深度学习框架. 北京：人民邮电出版社, 2020.10.
内容提要:
本书带领读者用原生Python语言和Numpy线性代数库实现一个基于计算图的深度学习框架，该框架称作MatrixSlow（类似简易版的PyTorch、TensorFlow或Caffe）。全书分为三个部分。第一部分是原理篇，实现了MatrixSlow框架的核心基础设施，并围绕实现讲解了机器学习与深度学习的概念和原理，比如模型、计算图、训练、梯度下降法及其各种变体。第二部分是模型篇，介绍了多种具有代表性的模型，包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wideamp;Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络，这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构与它们之间的联系外，还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题。第三部分是工程篇，讨论了一些与深度学习框架相关的工程问题，内容涉及训练与评估，模型的保存、导入和服务部署，分布式训练，等等。