1、深度学习中的 PyTorch 应用与实践

深度学习中的 PyTorch 应用与实践

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，随后逐渐拓展到医疗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的多用途算法。

1.2 PyTorch 用于深度学习

PyTorch 是一个用于深度学习的灵活框架，其目标是构建能够表达深度学习算法的最灵活框架。它具有良好的用户体验、增强的调试能力和灵活性，能让用户更高效地进行开发。

1.3 为何选择 PyTorch

• 用户体验好 ：提供了简洁易用的接口，方便开发者快速上手。
• 调试能力强 ：能够帮助开发者更轻松地定位和解决问题。
• 灵活性高 ：可以根据不同的需求进行定制和扩展。
• 生态系统丰富 ：有大量的软件和研究基于 PyTorch 构建。

1.4 PyTorch 对深度学习项目的支持概述

PyTorch 为深度学习项目提供了全面的支持，包括数据处理、模型构建、训练和部署等方面。以下是一个简单的流程：
1. 数据准备 ：从数据源获取数据，并将其转换为 PyTorch 张量。
2. 模型构建 ：使用 PyTorch 的