1、深度学习与 PyTorch：从基础到实践

深度学习与 PyTorch：从基础到实践

1. 深度学习与 PyTorch 简介

1.1 深度学习革命

深度学习在 2010 年代初崭露头角，最初应用于计算机视觉领域，随后迅速扩展到医学图像分析等多个领域。它代表了一种全新的软件开发方式，通过观察数据来学习解决复杂任务。

1.2 PyTorch 用于深度学习

PyTorch 由一群开源开发者于 2016 年年中发起，目标是构建一个能灵活表达深度学习算法的框架。它继承了 Torch7 项目的部分代码，结合了现代特性，如自动微分、动态计算图和 NumPy 集成，为开发者提供了良好的用户体验和调试能力。

1.3 为何选择 PyTorch

• 用户体验好 ：具有增强的调试性和灵活性，提高了用户的工作效率。
• 生态系统丰富 ：大量的采用使得围绕 PyTorch 构建了丰富的软件和研究生态。
• 发展历程优势 ：借鉴了 Torch7 的经验，避免了从头开始的概念设计。

深度学习竞争格局中，PyTorch 凭借其独特优势脱颖而出。

1.4 PyTorch 对深度学习项目的支持概述

PyTorch 支持深度学习项目的多个方面，包括数据处理、模型构建、训练和部署等。以下是一个简单的流程：

graph LR
    A[数据加载] --> B[模型定义