1、深度学习入门：从环境搭建到模型实战

深度学习入门：从环境搭建到模型实战

1. 深度学习学习背景与目标

在当今的深度学习领域，网络上虽然有大量的学习资料，但大多只涉及在简单数据集上实现基础模型，对于复杂示例，如数据准备、误差分析等方面的内容却十分匮乏。为了填补这一空白，我们将通过一系列完整且复杂的示例，结合经过测试的 Python 代码，帮助大家理解深度学习中那些不易掌握的概念。

需要注意的是，学习的目标并非让大家成为 Python 或 TensorFlow 专家，也不是开发新的复杂算法，而是理解算法的基本概念、局限性，为后续学习打下坚实基础。同时，大家应具备一定的线性代数和微积分基础，这有助于理解学习率的特性、梯度下降算法等重要概念。

2. 搭建 Python 环境

2.1 创建环境

创建 Python 环境是开展深度学习项目的第一步。以下是使用 Anaconda 创建环境的步骤：
1. 打开 Anaconda Prompt。
2. 输入以下命令创建一个名为 deep_learning_env 的环境，Python 版本为 3.8：

conda create -n deep_learning_env python=3.8

3. 激活环境：

conda activate deep_learning_env

2.2 安装 TensorFlow