前言

为什么要写这本书

深度学习领域开始受到越来越多的关注，各大深度学习框架也孕育而生，在这个阶段，我被深度学习深深吸引并逐渐开始学习相关知识。研究生毕业后，我继续从事算法相关的工作，具体而言是深度学习算法在图像领域的应用，也就是常说的计算机视觉算法。

MXNet和PyTorch这两个框架我都非常喜欢，不过目前市面上关于MXNet框架的书籍较少，而且MXNet发展至今各种接口比较稳定，用户体验挺不错的，所以最终决定以MXNet框架来写这本深度学习实战教程。MXNet是亚马逊官方维护的深度学习框架，在灵活性和高效性方面都做得很棒，非常推荐读者学习。

本书的写作难度比想象中要大许多，在写作过程中许多零散的知识点需要想办法串联起来，让不同知识储备的人都能看懂，许多环境依赖需要从头到尾跑一遍来确认清楚。写书和写博客（AI之路）最大的区别在于书籍在出版后修正比较麻烦，不像博客，随时发现错误都可以修改，因此在写作过程中对许多细节和措辞都推敲了很久，自己也从中学到了许多。

读者对象

随着深度学习的快速发展和相关学习资料的出版，深度学习入门门槛越来越低，竞争也越来越激烈，相关从业者不仅要有坚实的算法基础，更要具备一定的实战经验，相信本书能够帮助你更好地入门深度学习。

本书面向的读者为：

·计算机视觉算法从业者或爱好者

·准备入门深度学习的读者

·使用MXNet框架进行算法实现的读者

本书特色

假如一本书只是单纯介绍算法内容，那其实和直接看论文没有太大区别；假如一本书只是单纯介绍框架接口，那其实和直接看接口文档没有太大区别。在笔者看来，算法是思想，框架是工具，用框架实现算法才能体现算法的价值，因此这本书将算法和框架结合起来，通过讲解算法和个人项目经验介绍如何使用MXNet框架实现算法，希望能够帮助读者领略算法之美。

本书是从一名算法工程师的角度出发介绍算法实现，整体上偏基础和细节，能够帮助入门者少走弯路。随着这几年深度学习的快速发展，众多深度学习框架对各类接口的封装都很完善，使用起来非常方便，但是部分深度学习入门者仅仅停留在跑通demo却不理解细节内容的层面，这也常常被人调侃有些浮躁，通过本书，笔者希望读者不仅能够灵活调用这些接口实现算法，而且能够理解这些接口的内在含义，不断夯实自己的算法基础。

如何阅读本书

本书分为四大部分：

第一部分为准备篇（第1~2章），简单介绍深度学习相关的基础背景知识、深度学习框架MXNet的发展过程和优缺点，同时介绍基础开发环境的构建和docker的使用，帮助读者构建必要的基础知识背景。

第二部分为基础篇（第3~7章），介绍MXNet的几个主要模块，介绍MXNet的数据读取、数据增强操作，同时介绍了常用网络层的含义及使用方法、常见网络结构的设计思想，以及介绍模型训练相关的参数配置。

第三部分为实战篇（第8~10章），以图像分类、目标检测和图像分割这三个常用领域为例介绍如何通过MXNet实现算法训练和模型测试，同时还将结合MXNet的接口详细介绍算法细节内容。

第四部分为扩展篇（第11~12章），主要介绍Gluon和GluonCV。Gluon接口是MXNet推出的用于动态构建网络结构的重要接口，GluonCV则是一个专门为计算机视觉任务服务的深度学习库。

本书按照由浅至深的顺序进行编写，如果你是一名初学者，那么建议从第1章的基础理论知识开始学习，如果你是一名经验丰富的资深用户，能够理解MXNet的相关基础知识和使用技巧，那么你可以直接阅读实战部分的内容。

勘误和支持

由于作者的水平有限，编写时间仓促，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。本书所有代码都可以从https：//github.com/miraclewkf/MXNet-Deep-Learning-in-Action下载，同时如果你遇到任何问题，都可以在Issues界面提出，我将尽量在线上为读者提供最满意的解答，后期发现的错误也将在该项目中注明，欢迎读者关注。如果你有更多的宝贵意见，也欢迎发送邮件至邮箱wkf8092@163.com，期待能够得到你们的真挚反馈。

致谢

首先要感谢MXNet的开发者们，是你们创造并一直维护这个高效便捷的深度学习框架，让众多深度学习爱好者能够通过MXNet享受算法带来的乐趣。

感谢MXNet社区中每一位为MXNet的发展和推广做出贡献的朋友，是你们带领我走进MXNet并逐渐喜欢上它，你们的活力与坚持将使得MXNet的明天更加美好。

感谢机械工业出版社华章公司的杨福川老师、李良老师和张锡鹏老师，在这一年多的时间中始终支持我的写作，你们的鼓励和帮助引导我顺利完成全部书稿。

感谢那些通过华章鲜读购买和阅读早期电子版书籍的读者们，你们的支持让我更加有动力不断完善这本书的内容，也让我更加确信自己在做一件非常有意义的事情。

最后感谢我的家人将我培养成人，你们永远是我最坚实的后盾！

谨以此书献给众多热爱深度学习算法及MXNet的朋友们！

魏凯峰

[1] 笔者的CSDN博客。