Python 深度学习入门：TensorFlow 与 PyTorch，神经网络模型构建实战

Python 深度学习入门：TensorFlow 与 PyTorch，神经网络模型构建实战

引言

各位 Python 工程师，大家好！欢迎来到激动人心的深度学习领域！在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。 从图像识别、自然语言处理，到语音助手、智能推荐，深度学习的身影无处不在，驱动着人工智能应用的蓬勃发展。 作为一名 Python 开发者，掌握深度学习技能，无疑是您职业生涯的强大助力，让您能够站在技术的最前沿，迎接人工智能时代的无限机遇。

TensorFlow 和 PyTorch，作为当今深度学习领域的两大霸主，如同 “倚天剑” 和 “屠龙刀”，各自拥有独特的优势和魅力。 TensorFlow 由 Google 领衔开发，以其成熟的生态系统、强大的生产部署能力和庞大的社区支持而著称； PyTorch 则由 Facebook (现 Meta) 推出，凭借其简洁的设计、灵活的动态图机制和对研究友好的特性，赢得了学术界和研究人员的广泛青睐。 这两大框架，如同深度学习领域的 “少林” 和 “武当”，共同构建起繁荣的 Python 深度学习生态。

本文将以实践为核心，深入浅出地介绍如何使用 TensorFlow 和 PyTorch 这两大框架，构建简单但实用的神经网络模型。 我们将聚焦于分类问题， step-by-step 地引导您从零开始，使用 Keras (TensorFlow 的高级 API) 和 PyTor