Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF 项目教程

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Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF

1. 项目的目录结构及介绍

Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF/
├── code/
│   ├── 1_预备知识/
│   ├── 2_深度学习基础/
│   ├── 3_深度学习计算/
│   ├── 4_卷积神经网络/
│   ├── 5_循环神经网络/
│   ├── 6_优化算法/
│   ├── 7_计算性能/
│   ├── 8_计算机视觉/
│   ├── 9_自然语言处理/
├── data/
├── img/
├── pdf/
│   ├── Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch.pdf
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md

目录结构介绍

• code/: 包含所有章节的代码实现，每个章节对应一个子目录。
  • 1_预备知识/: 包含预备知识的代码实现。
  • 2_深度学习基础/: 包含深度学习基础的代码实现。
  • 3_深度学习计算/: 包含深度学习计算的代码实现。
  • 4_卷积神经网络/: 包含卷积神经网络的代码实现。
  • 5_循环神经网络/: 包含循环神经网络的代码实现。
  • 6_优化算法/: 包含优化算法的代码实现。
  • 7_计算性能/: 包含计算性能的代码实现。
  • 8_计算机视觉/: 包含计算机视觉的代码实现。
  • 9_自然语言处理/: 包含自然语言处理的代码实现。
• data/: 存放项目所需的数据文件。
• img/: 存放项目所需的图片文件。
• pdf/: 存放项目的PDF版本，包含全书的PyTorch实现。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目中没有明确的“启动文件”，因为每个章节的代码都是独立的。用户可以根据需要选择特定的章节代码进行运行。例如，如果你想运行“深度学习基础”章节的代码，可以进入code/2_深度学习基础/目录，选择相应的Python文件运行。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的“配置文件”，因为代码实现是基于PyTorch的，通常不需要额外的配置文件。所有的配置和参数设置都在代码中直接进行。如果你需要调整某些参数，可以直接在代码中修改。

例如，在code/2_深度学习基础/目录下的某个Python文件中，你可以找到类似以下的代码片段来调整模型参数：

# 定义模型参数
input_size = 784
hidden_size = 256
num_classes = 10
learning_rate = 0.001
num_epochs = 5

你可以根据需要修改这些参数，然后重新运行代码。

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