《PyTorch 機器學習從入門到實戰》國內最懂「小扎」的技術團隊...

2020-12-25 donews

在 2018 年 5 月 Google 在 I/O 大會提出打電話的AI——Duplex，它能夠模仿真人的語氣打電話，通過多輪對話，幫助用戶完成餐館預訂和美髮沙龍預約等，Google 母公司董事長更宣稱，Duplex 部分通過了圖靈測試。圖靈測試被認為是考驗機器是否擁有智能的測試：如果一個機器能在與人交流「溝通」的過程中不被識別出「機器身份」，那麼這個機器就具有智能。這些影響深遠、大放異彩的光鮮技術背後就是深度學習，這個名詞也成了大多數人心中前沿科技的代名詞。然而，我們必須要認識到的是，這一切奇妙的人工智慧應用，都是建立在優秀的深度學習框架之上的。

近日，由校寶在線CTO孫琳，攜校寶研究院技術專家項斌、蔣陽波、汪建成共同撰寫的國內首款介紹PyTorch 深度學習框架在教育信息化領域實戰操作書籍《PyTorch 機器學習從入門到實戰》 正式出版了。作為最早介入PyTorch 深度學習框架研究的國內技術團隊之一，該書向想要學習PyTorch 深度學習框架學習者，提供從基礎入門到商業實操的全部經驗。

浙江工商大學博士生導師琚春華教授認為」PyTorch 作為一個新興的深度學習框架，自提出之日起就贏得了廣大開發者的青睞，但是目前基於 PyTorch 的深度學習書籍比較匱乏，中文資料少，體系零散，《PyTorch 機器學習從入門到實戰》從算法入手闡述 PyTorch 框架的資料，正是一本適合讀者入門和實踐深度學習的書。」

PyTorch從入門到實戰 距離我們到底有多遠？

PyTorch 框架之所以讓很多人感到陌生，因為它是目前開源最晚的深度學習框架——於2017年1月28日開源，到現在為止不足兩年時間。因為開源得較晚，國內目前幾乎沒有一本PyTorch的書，能夠較好的通過理論和實踐相結合，讓所有有志於學習機器學習的中國青年能夠迅速學習掌握。《PyTorch 機器學習從入門到實戰》正是這樣一本，解決國內技術圈需求的一本書。

《PyTorch 機器學習從入門到實戰》一共8章內容，本書從機器學習原理入手，延伸到神經網絡，直至深度學習，由淺入深，闡述深度學習中的各個分支，即深度神經網絡、卷積神經網絡、自編碼器、循環神經網絡等，同時穿插學習 PyTorch 框架的各個知識點和基於知識點的實例。最後，綜合運用 PyTorch 和深度學習理論來解決實踐中的具體問題，比如文本分類和關鍵詞識別等。可以說，本書是深度學習和 PyTorch 的入門教程，同時也引領讀者用 PyTorch 來解決具體實踐中的問題。

PyTorch 使用 Python 作為開發語言，使得開發者能接入廣大的 Python生態圈的庫和軟體。同時,在 PyTorch 開發中，數據處理類型類似數據計算包Numpy 的矩陣類型，代碼風格類型類似機器學習包 Scikit-Learn，方便廣大的機器學習者進入深度學習這個新的領域。目前，大多數開源框架採用靜態計算圖，而 PyTorch 採用更為前沿的動態計算圖。

多位技術大咖指導 讓你接近行業最高實踐

參與本書編寫的是校寶研究院核心團隊，在自然語言處理、語音識別、圖像處理、遺傳算法、神經網絡等諸多領域，擁有非常深厚的商業項目實踐經驗。例如，在全自由語言的評估、智能排課、智能批改，校寶在線都處於行業領先水平。這些教育信息化的技術應用，都是根植於深度學習技術，在行業內擁有足夠的技術壁壘。目前，國內的教育科技公司當中，校寶在線也是第一個將PyTorch框架應用於產品當中的。PyTorch框架目前已經在校寶在線涉及人工智慧的產品中，作為技術備份框架使用。

特別值得一提的是，本書的主要編寫者校寶在線CTO孫琳是劍橋大學計算機科學專業博士，技術專家項斌是微軟AI方向中國大陸及港澳的第三位MVP，資深工程師蔣陽波曾在華為2012實驗室工作。可以說，這本書並不是基於理論到理論，而是基於很多行業最佳實踐。校寶研究院團隊還使用PyTorch框架參加了Kaggle房價預測比賽，奪得了公榜第一名的好成績。

學習PyTorch對從業者意義在哪 它是未來的潮流嗎？

那麼，為什麼要學習PyTorch？對於人工智慧領域從業者的意義在哪？在大多數普通人看來，它甚至不如區塊鏈熟悉。連區塊鏈對於很多人來說，還是「只知其表，不知其裡」；那為什麼要如此重視PyTorch呢？因為深度學習技術能夠讓機器學習中的模型訓練，不再依賴於任何人工定義的特徵和規則。在如今如火如荼的人工智慧技術競爭中，深度學習框架更是谷歌、微軟、百度、亞馬遜等諸多國內外網際網路巨頭技術競爭的高地，PyTorch做為深度學習框架的一種，正是其中的佼佼者。

據悉，PyTorch框架是Facebook公司開發。據國外極客社區發布的一份數據顯示，在今年的 AI 頂會 ICLR 上PyTorch框架是論文數最多的兩個AI開源框架之一，相關的論文數量為 252篇。這就意味著，目前國際上爭奪AI開源框架領域的天王山之戰中，PyTorch很可能成為該領域最終的引領技術風潮者。

PyTorch技術優勢明顯 行業巨頭紛紛加入

「PyTorch相比於諸多當前主流深度學習框架中有一個非常大的優勢，就是採用了動態計算圖，可以快速建好模型，調試也非常方便。」孫琳告訴記者，靜態計算圖實現代碼冗長、不直觀，不便於調試。相比於傳統深度學習框架的臃腫，PyTorch的API封裝設計更加簡潔優美。

特別是2017年7月， Facebook和微軟宣布，聯合推出開放的Open Neural Network Exchange （ONNX，開放神經網絡交換） 格式，ONNX 為深度學習模型提供了一種開源格式，模型可以在不同深度學習框架下進行轉換。

接著，亞馬遜、Intel、Nvidia、AMD、IBM、Qualcomm、ARM、聯發科和華為等廠商紛紛加入 ONNX 陣營，ONNX 生態圈正式形成。有了這個ONNX 生態系統，就可以接通轉換幾乎目前所有深度學習框架，PyTorch 框架不會因為異類而成為邊緣化的技術。

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