1、深度学习与PyTorch：从基础到实践

深度学习与PyTorch：从基础到实践

1. 深度学习与PyTorch简介

1.1 深度学习革命

深度学习在21世纪10年代初崭露头角，最初应用于计算机视觉领域，随后迅速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，突破了传统编程的局限。

1.2 PyTorch用于深度学习

PyTorch旨在构建一个能灵活表达深度学习算法的框架。它继承了Torch7项目的部分代码，同时具备现代特性，如自动求导、动态计算图和NumPy集成，为开发者提供了良好的用户体验、增强的调试能力和灵活性。

1.3 为何选择PyTorch

• 用户体验好 ：易于使用和调试，提高开发效率。
• 灵活性高 ：能够灵活表达各种深度学习算法。
• 生态系统丰富 ：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支持深度学习项目的全流程，包括数据加载、模型训练、模型部署等。以下是一个简单的流程说明：
1. 数据准备 ：从数据源获取数据，进行预处理。
2. 模型定义 ：使用PyTorch的 nn 模块定义神经网络模型。
3. 训练模型 ：定义损失函数和优化器，进