PyTorch入门书籍盘点

对于深度学习框架而言，PyTorch是一匹十足的黑马，虽然Tensorflow依然占据着老大哥的位置，但是从2019年的各项数据显示PyTorch大有一飞冲天之势。关于各个深度学习框架的盘点，请看这篇文章：深度学习框架盘点。小编在这里给大家盘点一下PyTorch比较好的入门书籍，方便大家查阅学习。

01深度学习框架PyTorch：入门与实践

这本书是一位很年轻的小伙子写的：

【陈云】Python程序员、Linux爱好者和PyTorch源码贡献者。主要研究方向包括计算机视觉和机器学习。“2017知乎看山杯机器学习挑战赛”一等奖，“2017天池医疗AI大赛”第八名。热衷于推广PyTorch，并有丰富的使用经验，活跃于PyTorch论坛和知乎相关板块。

主要内容是从结合基础知识和前沿研究，带领读者从零开始完成几个经典有趣的深度学习小项目，包括GAN生成动漫头像、AI滤镜、AI写诗等。下图是一个这本书的思维导图：

这是一本18年出版的书，从豆瓣评分看来比较一般：

我们看一些评价：

（1）粗略看了下，还是要查API好一点，这种书只能说是入门书。

（2）适合带你入门的，不一定是大牛。而是刚踩过坑的人。作者分享了很多实用的编程技巧，几个案例没有照抄常规套路，而是为了效果优化做出了改进，这是非常难得的闪光点。

（3）作者还是很良心的，直接看老哥的github repo吧

这些评价还是可以的，当然有些负面评价小编并没有摘录。如果你想看这本书的话，一个比较好的使用策略是直接看源码：

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book

02深度学习入门之PyTorch

无独有偶，这本书的作者也很年轻(还是小编的校友)：

廖星宇，目前就读于中国科学技术大学应用数学系，获得国家一等奖学金。在个人博客、知乎等平台上发布多篇关于深度学习的文章，具有一定的阅读量和人气。

我们看一下主要内容：

《深度学习入门之PyTorch》将从机器学习和深度学习的基础理论入手，从零开始学习 PyTorch，了解 PyTorch 基础，以及如何用 PyTorch 框架搭建模型。通过阅读《深度学习入门之PyTorch》，你将学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及生成对抗网络，最后通过实战了解深度学习前沿的研究成果，以及 PyTorch 在实际项目中的应用。

总体而言，这本比较全但是从评价来看一般一般：

发现了一个比较中肯的评价：

如果对PyTorch完全不懂，而且对深度学习了解一些，作为PyTorch入门书还是不错的。书中代码是过时的，但对应的github代码是OK的，Notebook做得还不错，可以结合PyTorch的官网tutorial一起看看。

我们直接上github主页吧：

https://github.com/L1aoXingyu/code-of-learn-deep-learning-with-pytorch

03最后的总结

其实，关于PyTorch的书本不少，但是被读者看过的其实很少，我们在豆瓣上用关键词搜索发现，大部分书都是评价人数不足：

终其原因是因为深度学习这些框架包括PyTorch更新速度太快，导致书本很容易落后。但是书本也不是一无是处，好的书依然有参考的价值。

如何系统的去学习大模型LLM ？

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AI大模型系统学习路线图

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

辅助学习书籍PDF资源：

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
  请根据您的个人进度和时间安排，适当调整学习计划。记得在学习过程中，理论与实践相结合，不断进行项目实践和反思，以加深理解和技能的掌握。

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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