【深度学习】Pytorch实现入门与拓展

最新推荐文章于 2025-08-03 14:17:12 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-03 14:17:12 发布 · 668 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #pytorch

本文档详细解读《动手学深度学习》第二版，涵盖从预备知识如数据操作、数学基础到具体技术如线性神经网络、卷积神经网络和自然语言处理的实现。通过实践项目，掌握深度学习关键技能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

0.序言

本篇笔记的主要内容为：《动手学深度学习》第二版（目录参考此书）
以Pytorch实现，仅记录学习和复盘深度学习

1.预备知识

1.1 数据操作与预处理

1.2 高等数学

1.3 线性代数与概率论

2. 线性神经网络

3. 多层感知机

4. 深度学习计算

5. 卷积神经网络

6. 注意力机制

7. 图神经网络GNN

8. 联邦学习

9. 自然语言处理NLP

10. 计算机视觉CV

pytorch深度学习入门与实战代码与标注（一）
m0_52026248的博客
04-17 1493
<<pytorch深度学习入门与实战>>孙玉林 余本国
PyTorch入门指南：从零开始掌握深度学习框架.pdf
03-11
适用人群：初次接触深度学习技术的新学者和技术爱好者，有一定程序基础并希望通过PyTorch深入理解机器学习算法实现的人。 使用场景及目标：该文档有助于建立使用者对于深度学习及其具体实践有更加直观的理解，在完成...
Pytorch深度学习入门
2301_81324929的博客
12-10 836
本人的学习笔记，参考书籍《PyTorch深度学习入门》
Pytorch 深度学习入门与实践 第二章 pytorch快速入门 （1）
m0_61634551的博客
05-06 1331
python常用库及模块 （1）文件管理的相关库 os:该模块为操作系统接口模块，提供了一些方便使用操作系统的相关功能函数，在读写文件时比较方便。 （2）时间和日期 time:该模块为时间的访问和转换模块，提供了各种时间相关的函数，方便时间的获取和操作。 （3）文本处理 re:该库为正则表达式操作库，提供了与Perl语言类似的正则表达式匹配操作，方便对字符串的操作。 string：该库作为常用的字符串操作库，提供了对字符串操作的方便用法。 requests：requests是Python H
2025三掌柜赠书活动第一期：动手学深度学习（PyTorch版）
热门推荐
全沾软贱开发攻城狮
01-02 1万+
人工智能是引领未来发展的战略性技术，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理、游戏智能等领域取得了显著的进展。PyTorch，作为一个开源的深度学习框架，因其动态计算图、易用性和灵活性而受到广泛欢迎。那么本文就来详细介绍如何使用PyTorch进行深度学习，包括基础概念、核心API和实际代码示例，旨在帮助大家快速上手深度学习项目。关于深度学习的概念，其实深度学习通过构建多层神经网络模拟人脑处理信息的方式，以识别模式和特征。
深度学习框架PyTorch入门与实战（文末赠送福利）
weixin_40920183的博客
12-10 1487
PyTorch 和 TensorFlow 是目前最主流的两个深度学习框架，绝大多数研究者会选择PyTorch 或者 TensorFlow 进行深度学习的入门学习。图 1.2 展示了近两年来几个主流深度学习框架的 Google 指数，其中 PyTorch 和 TensorFlow 的热度不相上下，均遥遥领先于其他框架。图1.2 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe和Pa...
pytorch快速入门与实战——二、深度学习经典网络发展
无衣的博客
03-14 3937
pytorch快速入门与实战——二、深度学习经典网络发展
深度学习必备书籍——《Python深度学习 基于Pytorch》
weixin_63866037的博客
04-07 4059
作为一名机器学习|深度学习的博主，想和大家分享几本**深度学习**的书籍，让大家更快的入手深度学习，成为AI达人！今天给大家介绍的是：《Python深度学习 基于Pytorch》
PyTorch学习路线！PyTorch从入门到精通，非常详细！
OpenCVtuxiang的博客
05-24 566
PyTorch凭借其灵活性和易用性成为深度学习主流框架。本文提供系统学习路线：从Python和NumPy基础入手，掌握张量操作与自动求导；进阶学习神经网络搭建、数据处理与模型训练；深入CNN/RNN等模型实战，并涉及调优、部署及分布式训练等高级内容。建议结合代码实践与官方文档，逐步提升实战能力，配套免费学习资料可通过指定方式获取。
深度学习入门之自动求导（Pytorch）
不想随波逐流的大学生一枚，我们每个人都在努力奔跑
06-27 3870
链式法则，自动求导的前向和反向传播，以及自动求导的实现
基于深度学习Pytorch实现车辆检测计数车牌识别源码+模型+使用教程.zip
12-15
基于深度学习Pytorch实现车辆检测计数车牌识别源码+模型+使用教程.zip 介绍 基于pytorch深度学习框架，实用开源模型yolov4实现模板检测与yolov5实现车牌检测与LPRNet实现车牌检测 基于win10系统，实用anaconda配置...
基于Pytorch实现深度强化学习各种算法python源码+算法介绍(DQN、Q-Learning、Sarsa等14种).zip
12-15
基于Pytorch实现深度强化学习各种算法python源码+算法介绍(DQN、Q-Learning、Sarsa等14种).zip基于Pytorch实现深度强化学习各种算法python源码+算法介绍(DQN、Q-Learning、Sarsa等14种).zip 基于Pytorch实现深度强化...
使用yolo11训练饮料瓶盖缺陷检测质量检测数据集VOC+YOLO格式1432张5类别步骤和流程
FL1623863129的博客
08-03 738
训练完成后，最佳权重保存路径为：runs/detect/train/weights/best.pt，如果多次运行命令runs/detect/train2,runs/detect/train3文件夹生成只需要到数字最大文件夹查看就可以找到模型。经过上面训练可以使用模型做一步部署，比如使用onnx模型在嵌入式部署，使用engine模型在jetson上deepstream部署，使用torchscript模型可以在C++上部署等等。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。
CS231n2017 Lecture10 RNN笔记
Se_ren_di_pity的博客
08-02 727
循环神经网络(Recurrent Neural Networks)，可以实现不同类型的输入/输出如：1 to 1：固定输入得到固定输出1 to many: 比如输入固定size的图片，输出的是可变长度的序列，比如一段描述文本，长度随着单词数而变many to 1: 比如输入一段可变长度的文本，输出其情感分类向量many to many: 比如翻译任务。
深度学习（鱼书）day08--误差反向传播（后三节）
weixin_66162442的博客
08-01 921
本文介绍了深度学习中的误差反向传播算法，重点讲解了激活函数层和Affine层的实现。在激活函数层部分，详细分析了ReLU层和Sigmoid层的前向传播和反向传播过程，包括数学表达式和Python实现代码。ReLU层通过mask机制实现开关功能，Sigmoid层则通过计算图分解步骤进行求导。在Affine层部分，解释了矩阵乘积运算的仿射变换性质，展示了单个数据和批处理数据的实现方式，并给出了相应的类实现代码。文章通过计算图直观地展示了各层的运算过程，并强调了矩阵运算中形状匹配的重要性。
CS231n2017-Lecture9经典CNN架构笔记
Se_ren_di_pity的博客
08-01 894
首先回顾一下LeNet-5，该网络结构为[CONV-POOL-CONV-POOL-FC-FC]，卷积层使用的的卷积核，步长为1,；池化层使用的size，步长为2。
深度学习-梯度爆炸与梯度消失
weixin_74126320的博客
08-01 880
深度学习训练中常遇到梯度消失和梯度爆炸问题。梯度消失导致深层网络参数难以更新，表现为训练停滞；梯度爆炸则使参数剧烈波动，导致训练失控。解决方案包括使用ReLU激活函数、梯度裁剪等技术。此外，模型推理时需调用model.eval()切换Dropout和BatchNorm层至推理模式，常与torch.no_grad()配合使用以保证稳定性和效率。这些方法对CV、NLP等任务至关重要。
CIFAR10实战
zj_203240104的博客
08-01 433
本文展示了使用PyTorch对CIFAR10数据集进行分类任务的完整流程。首先通过torchvision下载并预处理数据，构建数据加载器。初始模型采用简单的卷积神经网络结构，包含三个卷积层和两个全连接层，训练10个周期后准确率仅为73%。为提高性能，作者对模型进行了优化，在卷积层后添加批归一化(BatchNorm)和ReLU激活函数，以加速训练并提高模型泛化能力。实验使用TensorBoard可视化训练过程和结果，包括损失和准确率曲线。代码展示了完整的深度学习流程，从数据加载、模型构建、训练到优化改进。
基于深度学习的医学图像分析：使用变分自编码器（VAE）实现医学图像生成
最新发布
qq_74383080的博客
08-03 554
本文介绍了基于变分自编码器（VAE）的医学图像生成技术。首先概述了医学图像分析的定义及其在疾病模拟、图像增强和数据增强中的应用场景。然后详细讲解了VAE的理论基础，包括其编码器-解码器架构和生成多样性优势。文章提供了完整的代码实现流程：从环境准备、数据加载预处理，到VAE模型定义、训练和评估方法，最后展示了生成图像的可视化效果。该技术能够生成多样化的医学图像，支持医学研究和临床应用。读者可通过调整模型结构和参数进一步优化生成效果。
PyTorch深度学习入门教程简易版PDF分享
根据所提供的文件信息，我们将介绍与深度学习框架PyTorch相关的知识点，以及如何使用该框架进行机器学习任务的入门指南。 ### 深度学习基础 深度学习是一门研究如何使用神经网络进行学习的子领域，它是机器学习的...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值