10、深度学习基础：流行库介绍与卷积神经网络解析

深度学习基础：流行库介绍与卷积神经网络解析

1. 流行深度学习库介绍

在深度学习领域，有许多强大的库可供使用，其中 PyTorch 和 Keras 尤为流行。下面将介绍它们的共同特性，并通过实现手写数字分类的例子来展示如何使用这两个库。

1.1 深度学习库的共同特性

• 使用 Python ：大多数深度学习库都以 Python 为编程语言，这使得代码编写和调试更加方便。
• 数据存储基本单位为张量 ：张量是多维数组，在深度学习库中用于存储和处理数据。
• 神经网络表示为计算图 ：图的节点代表操作（如加权求和、激活函数等），边表示数据流动，操作的输入和输出都是张量。
• 自动求导 ：只需定义网络架构和激活函数，库会自动计算训练所需的导数。
• 依赖 NVIDIA GPU ：大多数深度学习项目使用 NVIDIA GPU 进行加速，这些库借助 CUDA Toolkit 和 cuDNN 库实现 GPU 操作。

1.2 使用 Keras 进行数字分类

Keras 可以作为独立库，也可以作为 TensorFlow 的子组件使用。以下是使用 Keras 通过 TensorFlow 对 MNIST 数据集进行数字分类的步骤：

import tensorflow as tf

# 1. 导入数据集