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读懂PyTorch深度学习框架必看的一本书国内出版了
发布时间:2018-11-07 10:35:05 来源:互联网

在 2018 年 5 月 Google 在 I/O 大会提出打电话的AI——Duplex,它能够模仿真人的语气打电话,通过多轮对话,帮助用户完成餐馆预订和美发沙龙预约等,Google 母公司董事长更宣称,Duplex 部分通过了图灵测试。图灵测试被认为是考验机器是否拥有智能的测试:如果一个机器能在与人交流“沟通”的过程中不被识别出“机器身份”,那么这个机器就具有智能。这些影响深远、大放异彩的光鲜技术背后就是深度学习,这个名词也成了大多数人心中前沿科技的代名词。然而,我们必须要认识到的是,这一切奇妙的人工智能应用,都是建立在优秀的深度学习框架之上的。

近日,由校宝在线CTO孙琳,携校宝研究院技术专家项斌、蒋阳波、汪建成共同撰写的国内首款介绍PyTorch 深度学习框架在教育信息化领域实战操作书籍《PyTorch 机器学习从入门到实战》 正式出版了。作为最早介入PyTorch 深度学习框架研究的国内技术团队之一,该书向想要学习PyTorch 深度学习框架学习者,提供从基础入门到商业实操的全部经验。

浙江工商大学博士生导师琚春华教授认为”PyTorch 作为一个新兴的深度学习框架,自提出之日起就赢得了广大开发者的青睐,但是目前基于 PyTorch 的深度学习书籍比较匮乏,中文资料少,体系零散,《PyTorch 机器学习从入门到实战》从算法入手阐述 PyTorch 框架的资料,正是一本适合读者入门和实践深度学习的书。”

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PyTorch从入门到实战 距离我们到底有多远?

PyTorch 框架之所以让很多人感到陌生,因为它是目前开源最晚的深度学习框架——于2017年1月28日开源,到现在为止不足两年时间。因为开源得较晚,国内目前几乎没有一本PyTorch的书,能够较好的通过理论和实践相结合,让所有有志于学习机器学习的中国青年能够迅速学习掌握。《PyTorch 机器学习从入门到实战》正是这样一本,解决国内技术圈需求的一本书。

《PyTorch 机器学习从入门到实战》一共8章内容,本书从机器学习原理入手,延伸到神经网络,直至深度学习,由浅入深,阐述深度学习中的各个分支,即深度神经网络、卷积神经网络、自编码器、循环神经网络等,同时穿插学习 PyTorch 框架的各个知识点和基于知识点的实例。最后,综合运用 PyTorch 和深度学习理论来解决实践中的具体问题,比如文本分类和关键词识别等。可以说,本书是深度学习和 PyTorch 的入门教程,同时也引领读者用 PyTorch 来解决具体实践中的问题。

PyTorch 使用 Python 作为开发语言,使得开发者能接入广大的 Python生态圈的库和软件。同时,在 PyTorch 开发中,数据处理类型类似数据计算包Numpy 的矩阵类型,代码风格类型类似机器学习包 Scikit-Learn,方便广大的机器学习者进入深度学习这个新的领域。目前,大多数开源框架采用静态计算图,而 PyTorch 采用更为前沿的动态计算图。

多位技术大咖指导 让你接近行业最高实践

参与本书编写的是校宝研究院核心团队,在自然语言处理、语音识别、图像处理、遗传算法、神经网络等诸多领域,拥有非常深厚的商业项目实践经验。例如,在全自由语言的评估、智能排课、智能批改,校宝在线都处于行业领先水平。这些教育信息化的技术应用,都是根植于深度学习技术,在行业内拥有足够的技术壁垒。目前,国内的教育科技公司当中,校宝在线也是第一个将PyTorch框架应用于产品当中的。PyTorch框架目前已经在校宝在线涉及人工智能的产品中,作为技术备份框架使用。

特别值得一提的是,本书的主要编写者校宝在线CTO孙琳是剑桥大学计算机科学专业博士,技术专家项斌是微软AI方向中国大陆及港澳的第三位MVP,资深工程师蒋阳波曾在华为2012实验室工作。可以说,这本书并不是基于理论到理论,而是基于很多行业最佳实践。校宝研究院团队还使用PyTorch框架参加了Kaggle房价预测比赛,夺得了公榜第一名的好成绩。

学习PyTorch对从业者意义在哪 它是未来的潮流吗?

那么,为什么要学习PyTorch?对于人工智能领域从业者的意义在哪?在大多数普通人看来,它甚至不如区块链熟悉。连区块链对于很多人来说,还是“只知其表,不知其里”;那为什么要如此重视PyTorch呢?因为深度学习技术能够让机器学习中的模型训练,不再依赖于任何人工定义的特征和规则。在如今如火如荼的人工智能技术竞争中,深度学习框架更是谷歌、微软、百度、亚马逊等诸多国内外互联网巨头技术竞争的高地,PyTorch做为深度学习框架的一种,正是其中的佼佼者。

据悉,PyTorch框架是Facebook公司开发。据国外极客社区发布的一份数据显示,在今年的 AI 顶会 ICLR 上PyTorch框架是论文数最多的两个AI开源框架之一,相关的论文数量为 252篇。这就意味着,目前国际上争夺AI开源框架领域的天王山之战中,PyTorch很可能成为该领域最终的引领技术风潮者。

PyTorch技术优势明显 行业巨头纷纷加入

“PyTorch相比于诸多当前主流深度学习框架中有一个非常大的优势,就是采用了动态计算图,可以快速建好模型,调试也非常方便。”孙琳告诉记者,静态计算图实现代码冗长、不直观,不便于调试。相比于传统深度学习框架的臃肿,PyTorch的API封装设计更加简洁优美。

特别是2017年7月, Facebook和微软宣布,联合推出开放的Open Neural Network Exchange (ONNX,开放神经网络交换) 格式,ONNX 为深度学习模型提供了一种开源格式,模型可以在不同深度学习框架下进行转换。

接着,亚马逊、Intel、Nvidia、AMD、IBM、Qualcomm、ARM、联发科和华为等厂商纷纷加入 ONNX 阵营,ONNX 生态圈正式形成。有了这个ONNX 生态系统,就可以接通转换几乎目前所有深度学习框架,PyTorch 框架不会因为异类而成为边缘化的技术。

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