1、深入探索 PyTorch：从入门到实践

深入探索 PyTorch：从入门到实践

1. 深度学习在当今世界的发展

在过去几年里，神经网络无处不在。它们从计算机科学中鲜少被应用的有趣概念，发展成为我们日常生活中不可或缺的一部分，如手机中的图像优化、语音指令识别，以及电子邮件软件自动生成上下文相关回复等。同时，神经网络在自动驾驶汽车、计算机击败人类棋手等方面也取得了显著成就，但也被用于一些不良用途。

尽管感觉神经网络和深度学习的发展非常迅速，但其实相关概念可以追溯到很久以前。1989 年就证明了神经网络可以近似替代任何数学函数，90 年代末卷积神经网络就被用于支票数字识别。然而，过去 10 年深度学习才出现爆发式发展，主要原因是图形处理单元（GPU）性能的提升和成本的降低。

GPU 最初为游戏设计，每秒需要执行大量矩阵运算来渲染游戏画面，而标准 CPU 并不适合这些运算。2009 年的一篇论文指出，训练神经网络也基于大量矩阵运算，因此 GPU 可以加速训练并使更大、更深的神经网络架构成为可能。此外，Dropout 等技术的引入不仅加快了训练速度，还提高了训练的泛化能力，避免过拟合。近年来，谷歌等公司推出了张量处理单元（TPU），专门用于快速执行深度学习任务。

ImageNet 竞赛也是衡量深度学习进展的重要指标。自 2010 年以来，每年的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛都会对参赛者进行测试。2012 年，深度卷积神经网络以 16% 的错误率赢得比赛，大幅超越其他参赛者。到 2015 年，ResNet 架构的错误率降至 3.6%，超过了人类在 ImageNet 上的平均表现（5%）。

2. 深度学习的定义与理解难度

深度学习的定义常常令人困惑。一种定义是，深度学习是