C. PYTORCH 101 AN INTRODUCTION TO DEEP LEARNING USING PyTorch

AI天才研究院

已于 2023-08-04 01:25:18 修改

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分类专栏： Python实战文章标签：自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计

于 2023-08-04 00:50:27 首次发布

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本文介绍了PyTorch框架的基础知识，包括PyTorch的安装、核心概念如计算图、张量、自动微分（Autograd），并详细阐述了张量的构造、操作和索引。此外，文章还探讨了模型定义、参数管理和迁移学习的概念，以及神经网络模型搭建的原理，如激活函数、卷积层、池化层、全连接层和循环神经网络。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

2019年已经过去了十几年了，人工智能领域的火爆已经在持续多年的时间里。深度学习(deep learning)及其相关的框架比如PyTorch、TensorFlow等已经逐渐成为主流。现在越来越多的人开始从事基于深度学习的应用开发工作，通过学习PyTorch来加速机器学习的研究进程。PyTorch是一个由Facebook和Google开源的用于科研和工程实践的深度学习框架。本文将会以“C. PYTORCH 101”的形式向大家介绍PyTorch框架的一些基本概念、术语，以及最重要的核心算法——神经网络模型搭建的原理。同时也会结合官方的文档，用浅显易懂的方式为读者讲述如何使用PyTorch进行深度学习任务的实现。
在阅读本文之前，请确保您已经熟悉Python、线性代数、微积分及统计学基础知识，并对机器学习有一定理解。如果您没有这些基础知识，建议您可以先参阅相关课程再继续阅读本文。