《谷歌JAX深度學習從零開始學》簡介

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JAX 是一個用於高效能數值計算的 Python 庫，專門為深度學習領域的高效能運算而設計，其包含豐富的數值計算與科學計算函式，能夠很好地滿足使用者的計算需求，特別是其基於 GPU 或者其他硬體加速器的能力，能夠幫助我們在現有的條件下極大地加速深度學習模型的訓練與預測。

 

本書背景

 

JAX 繼承了 Python 簡單易用的優點，給使用者提供了一個 “ 便於入門，能夠提高 ” 的深度學習實現方案。 JAX 在程式碼結構上採用物件導向方法編寫，完全模組化，並具有可擴充套件性，其執行機制和說明文件都將使用者體驗和使用難度納入考慮範圍，降低了複雜演算法的實現難度。 JAX 的計算核心使用的是自動微分，可以支援自動模式反向傳播和正向傳播，且二者可以任意組合成任何順序。

 

本書由淺到深地向讀者介紹 JAX 框架相關的知識，重要內容均結合程式碼進行實戰講解，讀者透過這些例項可以深入掌握 JAX 程式設計的內容，並能對深度學習有進一步的瞭解。

 

本書內容

 

本書共分為 13 章，內容包括 JAX 從零開始，一學就會的線性迴歸、多層感知機與自動微分器，深度學習的理論基礎， XLA 與 JAX 一般特性， JAX 的高階特性， JAX 的一些細節， JAX 中的卷積， JAX 與 TensorFlow 的比較與互動，遵循 JAX 函式基本規則下的自定義函式， JAX 中的高階包。最後給出 3 個實戰案例：使用 ResNet 完成 CIFAR100 資料集分類，有趣的詞嵌入，生成對抗網路（ GAN ）。

 

本書特點

 

（ 1 ）版本新，易入門。本書詳細介紹 JAX 最新版本的安裝和使用，包括 CPU 版本以及 GPU 版本。

（ 2 ）作者經驗豐富，程式碼編寫細膩。作者是長期奮戰在科研和工業界的一線演算法設計和程式編寫人員，實戰經驗豐富，對程式碼中可能會出現的各種問題和“坑”有豐富的處理經驗，使得讀者能夠少走很多彎路。

（ 3 ）理論紮實，深入淺出。在程式碼設計的基礎上，本書深入淺出地介紹深度學習需要掌握的一些基本理論知識，並透過大量的公式與圖示對理論做介紹。

（ 4 ）對比多種應用方案，實戰案例豐富。本書給出了大量的例項，同時提供多個實現同類功能的解決方案，覆蓋使用 JAX 進行深度學習開發中常用的知識。

 

本書讀者

 

本書適合 JAX 框架初學者、深度學習初學者以及深度學習從業人員，也適合作為高等院校和培訓機構人工智慧相關專業的師生教學參考書。

 

本書作者

 

王曉華，計算機專業講師，研究方向為雲端計算、大資料與人工智慧。著有圖書《 Spark 3.0 大資料分析與挖掘：基於機器學習》《 TensorFlow 深度學習應用實踐》《 OpenCV+TensorFlow 深度學習與計算機視覺實戰》《 TensorFlow 知識圖譜實戰》《 TensorFlow 人臉識別實戰》《 TensorFlow 語音識別實戰》《 TensorFlow 2.0 卷積神經網路實戰》《 Keras 實戰：基於 TensorFlow2.2 的深度學習實踐》《 TensorFlow 深度學習從零開始學》《深度學習的數學原理與實現》。