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Python编程在PyTorch中的深度学习课程及基础实验操作

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  •      文件类型：PY

简介：
本课程专注于运用Python编程语言，在PyTorch框架下进行深度学习实践与探索，涵盖基本实验技能和项目操作。适合初学者入门。 1. 使用Tensor初始化一个1×3的矩阵M和一个2×1的矩阵N，并对两矩阵进行三种不同形式的减法操作，给出结果并分析这三种方式的不同（如果出现错误，请分析原因）。同时指出在计算过程中发生了什么。 2. 利用Tensor创建两个大小分别为3×2和4×2的随机数矩阵P和Q，要求这些数值服从均值为0、标准差为0.01的正态分布；然后对得到的矩阵Q进行形状变换以获得其转置QT；最后求解矩阵P与QT之间的乘积。 3. 给定公式y3=y1+y2=x2+x3，且x=1。利用Tensor的相关知识来计算y3关于x的梯度dy3/dx。在计算过程中，在求解 x3 时中断梯度追踪，观察结果并分析原因（可以使用“with torch.no_grad()”）。

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  • Python编程在PyTorch中的深度学习课程及基础实验操作
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    本课程专注于运用Python编程语言，在PyTorch框架下进行深度学习实践与探索，涵盖基本实验技能和项目操作。适合初学者入门。 1. 使用Tensor初始化一个1×3的矩阵M和一个2×1的矩阵N，并对两矩阵进行三种不同形式的减法操作，给出结果并分析这三种方式的不同（如果出现错误，请分析原因）。同时指出在计算过程中发生了什么。 2. 利用Tensor创建两个大小分别为3×2和4×2的随机数矩阵P和Q，要求这些数值服从均值为0、标准差为0.01的正态分布；然后对得到的矩阵Q进行形状变换以获得其转置QT；最后求解矩阵P与QT之间的乘积。 3. 给定公式y3=y1+y2=x2+x3，且x=1。利用Tensor的相关知识来计算y3关于x的梯度dy3/dx。在计算过程中，在求解 x3 时中断梯度追踪，观察结果并分析原因（可以使用“with torch.no_grad()”）。
     
  • 北京交通大学《深度学习》课程实验1：PyTorch基础操作练习
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    本简介对应于北京交通大学的一节《深度学习》课程实验，主要内容是使用PyTorch进行基本的操作练习。通过该实验，学生可以掌握PyTorch的基础知识和技能。 一、考察Pytorch基本操作 二、动手实现逻辑回归： 1. 要求从零开始使用Tensor和Numpy相关库来实现逻辑回归，在人工构造的数据集上进行训练与测试，需对结果进行全面分析（可以选用nn.BCELoss或nn.BCEWithLogitsLoss作为损失函数，并可选地自行编写二元交叉熵损失函数）。 2. 使用torch.nn模块完成逻辑回归的构建和在人工数据集上的训练及验证工作，同样需要从loss、准确率等多个维度进行结果分析。 三、动手实现softmax回归： 1. 要求利用Tensor和Numpy相关库独立开发softmax回归算法，并将其应用于Fashion-MNIST数据集中，在此基础上进行全面测试（包括但不限于损失值以及在训练集与测试集上的准确性），并要求自主完成交叉熵损失函数的编写。 2. 利用torch.nn模块实现softmax回归模型，同样需要对Fashion-MNIST数据进行训练和验证工作，并从loss、准确率等多个方面详细分析结果。
     
  • PyTorch基础教程（深度学习及PyTorch实战入门）
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    本教程旨在为初学者提供深入浅出的学习路径，涵盖深度学习基础知识和PyTorch框架的应用实践，帮助读者快速掌握PyTorch进行模型构建与训练。 深度学习与PyTorch入门实战教程 本教程旨在帮助初学者掌握深度学习的基础知识，并通过实际操作熟悉使用PyTorch进行开发的流程和技术细节。内容涵盖了从理论到实践的全面指导，适合对人工智能领域感兴趣并希望快速上手的读者。
     
  • PyTorch深度学习入门及实战教学课程
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    本课程专为初学者设计，全面介绍PyTorch框架在深度学习领域的应用。通过理论与实践结合的方式，帮助学员掌握构建和训练神经网络模型的核心技能。适合对AI有兴趣的技术爱好者和开发者学习。 《Pytorch深度学习入门与实战》是一套2022年7月最新升级的完整版课程，包含25章内容，并附有配套代码、课件及数据集下载。这套系统性的实战课程涵盖了众多经典实例，包括图像定位实例、Unet语义分割实例、LinKnet图像语义分割实例、四种天气分类的经典案例以及文本分类示例等。此外，还涉及循环神经网络和Tensorboard可视化等内容。
     
  • 深度学习入门：PyTorch与Python基础（PDF）
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    本书为初学者提供了一条循序渐进的学习路径，结合了PyTorch框架和Python编程语言的基础知识，旨在帮助读者轻松入门深度学习领域。 深度学习为机器学习领域带来了一种新的方法——表征学习。这种方法通过构建多层神经网络来实现对数据的深层次理解与分析。 该概念最早由Hinton等人在2006年提出，基于深度置信网络（DBN）开发了非监督式逐层训练算法，这为解决深层结构优化问题带来了新的希望，并随后推出了多层自动编码器。此外，Lecun提出的卷积神经网络是首个真正的多层次学习算法，通过利用空间相对关系来减少参数数量从而提高训练效率。 深度学习的优势在于能够运用非监督或半监督式的特征学习和分层特征提取技术替代传统的手工获取特征方式。其核心动机在于模仿人脑机制以解释数据（如图像、声音及文本），进而实现更高效的数据分析与处理能力。
     
  • SWUST深度学习实验课程
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    《SWUST深度学习实验课程》是由四川文理学院（SWUST）开设的一门实践性教学课程，旨在通过实际操作和项目演练，帮助学生深入理解并掌握深度学习的核心概念和技术。 深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它模仿人脑的工作机制，通过构建多层神经网络来学习数据的复杂表示。在西南科技大学（SWUST）的深度学习实验中，学生和研究者们将有机会深入理解并实践这一前沿技术。在这个实验中，你可能会接触到以下几个关键的知识点： 1. **神经网络基础**：深度学习的核心是神经网络，它由许多相互连接的处理单元（即神经元）构成，每个神经元都有一定的权重和偏置值。在本课程里，你会学到如何构建、训练以及优化这些网络。 2. **激活函数**：例如sigmoid、ReLU及Leaky ReLU等，在引入非线性方面发挥重要作用，使得神经网络能够学习到复杂的模式特征。其中ReLU因其计算效率高且较少受到梯度消失问题的影响而被广泛采用。 3. **反向传播算法**：这是深度学习中的主要优化方法之一，用于求解损失函数对于模型参数的导数，并据此更新这些参数值。在训练过程中，这一过程极为关键。 4. **损失函数**：包括但不限于均方误差和交叉熵等类型，它们的作用是衡量模型预测结果与实际目标之间的差距大小。选择合适的损失函数对提升模型性能具有重要影响。 5. **优化器**：如随机梯度下降（SGD）、动量优化（Momentum）及Adam等方法，控制参数更新的速度和方向以帮助模型更快地收敛至最优解位置。 6. **卷积神经网络（CNN）**：在图像识别与计算机视觉任务中被广泛应用。该类网络通过利用特定层结构来提取有意义的特征信息。 7. **循环神经网络（RNN）及其变体LSTM和GRU**：适用于处理序列数据，如自然语言处理等场景。这些模型解决了传统RNN存在的长期依赖问题。 8. **深度学习框架**：例如TensorFlow、PyTorch及Keras等工具库，提供了高效便捷的手段以简化模型构建与训练流程。 9. **数据预处理技术**：包括归一化、填充和降噪等多种方法的应用可以提高模型的学习效率和效果表现。 10. **评估与调优策略**：通过交叉验证或学习曲线分析等途径来衡量并改进现有模型的性能水平；同时，还可以借助超参数调整进一步优化模型的表现力。 11. **保存与加载训练完成后的深度学习模型**：学会将经过充分训练得到的最佳状态进行存档，并在未来需要时能够快速恢复使用或者继续后续的学习过程。 12. **实际应用部署**：把已经成功训练出来的深度学习模型应用于真实问题当中，比如在Web服务或移动设备上运行等场景下实现其价值。 通过参加SWUST的深度学习实验项目，你将有机会亲身体验并掌握上述理论知识的实际操作方法。这不仅有助于加深对相关概念的理解程度，还能有效提升解决实际问题的能力水平。整个实验过程可能涵盖数据集准备、模型设计与训练、验证测试及结果解释等多个重要环节，确保参与者能够全面了解和熟悉深度学习技术的各个关键点。
     
  • 深度学习基础知识课程PPT
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    本课程PPT系统介绍深度学习的基础知识，涵盖神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等核心概念与技术，适合初学者快速入门。 深度学习大讲堂出品的深度学习基础课程包含课件PPT和PDF版本。
     
  • Pytorch深度学习教程
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    《PyTorch深度学习教程》是一本全面介绍使用PyTorch框架进行深度学习实践的手册，适合初学者和进阶用户参考。 深度学习是人工智能领域的一项关键技术，它利用神经网络模型对复杂数据进行建模，并广泛应用于图像识别、自然语言处理及推荐系统等多个方面。PyTorch是由Facebook开发的一个强大的开源框架，因其易用性、灵活性以及高效的动态计算图特性而受到众多开发者青睐。本教程旨在帮助读者掌握深度学习的基础知识与实践技能，重点围绕使用PyTorch进行相关操作。 1. **基本概念**： - **张量（Tensor）**：在PyTorch中，多维数组被称为张量，可以理解为numpy的高级版本，并且支持GPU加速计算。 - **自动求导机制(Autograd)**：此功能简化了构建和训练神经网络的过程，能够自动完成反向传播所需的梯度计算。 - **Module**：`nn.Module`是用于创建神经网络层和模型的基础类，在PyTorch中你可以通过继承该类来定义自己的网络结构。 - **Optimizer**：为了更新参数，PyTorch提供了多种优化器选项，如SGD、Adam等。 2. **环境搭建**： - 安装PyTorch：根据你的Python版本及硬件配置（CPU或GPU），选择合适的安装方式。通常使用pip或conda进行安装。 - 集成开发工具：为了方便交互式学习，可以将Jupyter Notebook与Visual Studio Code等集成到PyTorch中。 3. **基础操作**： - 数据预处理：利用Pandas和NumPy加载并准备数据，并将其转换为适合于PyTorch使用的张量格式。 - 构建张量：创建、操作及索引张量，包括加减乘除、转置以及切片等常用操作。 - 神经网络层：熟悉常见的神经网络层次结构，如线性层（Linear）、卷积层（Conv2d）和池化层（MaxPool2d）。 4. **构建神经网络**： - 定义模型：通过创建自定义的`nn.Module`子类并实现前向传播方法来定义自己的模型。 - 训练流程：理解损失函数、反向传播以及优化器的应用，以完成训练循环的设定。 - 模型保存与加载：利用PyTorch提供的工具进行权重文件的存储和恢复。 5. **深度学习实战**： - 图像分类：使用经典架构如LeNet、AlexNet或VGG等模型，在MNIST或CIFAR-10数据集上执行图像识别任务。 - 自然语言处理：借助PyTorch中的`torchtext`库进行文本预处理，构建LSTM或Transformer模型以实现情感分析及机器翻译等功能。 - 强化学习：利用Q-learning和Deep Q-Network (DQN)等算法解决Atari游戏或其他环境下的强化学习问题。 6. **进阶话题**： - 数据并行（Data Parallelism）：采用`torch.nn.DataParallel`来实现多GPU训练。 - 轻量化模型：了解MobileNet、ShuffleNet等轻量级网络结构，并在PyTorch中进行相应实现。 - 动态计算图与静态计算图对比分析：探讨PyTorch的动态特性相对于TensorFlow的静态特性的优劣之处。 通过本教程，读者不仅能掌握深度学习的基本原理，还能熟练使用PyTorch框架构建和优化复杂的神经网络模型。理论结合实践是提升技能的有效途径，在此基础上进行实际项目开发将使你的技术更加扎实。
     
  • Python深度学习实践——基于PyTorch-ppt.zip
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    本资源为《Python深度学习实践》PPT演示文稿，内容涵盖使用PyTorch进行深度学习项目开发的关键技术和案例分析。 Python深度学习实战——基于Pytorch-ppt.zip
     
  • 《基于PyTorch的Python深度学习》.zip
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    本书为初学者提供了一条通往深度学习世界的捷径，借助于流行的PyTorch框架和Python编程语言，读者可以轻松构建并训练各种神经网络模型。 《Python深度学习基于PyTorch》是一本专为深度学习爱好者和从业者编写的教程，它深入探讨了如何利用Python和PyTorch这一强大的深度学习框架进行模型构建、训练和优化。以下是这本书的内容概述： 1. **PyTorch基础**：书中介绍PyTorch的基本概念，包括Tensor的操作（如创建、加减乘除、形状变换等）以及自动求导机制。这是通过`autograd`模块实现的。 2. **神经网络构建**：详细阐述如何使用PyTorch构建神经网络，涵盖定义层（例如Linear和Convolutional）、激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh等），损失函数（如MSE和Cross Entropy）等内容。此外还将讨论模型初始化与正则化技术，包括权重初始化、Dropout及Batch Normalization。 3. **数据预处理与加载**：书中介绍如何使用PyTorch的`torchvision`库对图像数据进行预处理，比如归一化、数据增强等，并讲解DataLoader的使用方法以高效地加载和处理数据集。 4. **模型训练与优化**：详细讨论了前向传播、反向传播及参数更新的过程。此外还介绍了各种优化器的选择（如SGD和Adam）及其学习率调度策略，包括学习率衰减和余弦退火等技术。 5. **深度学习模型**：涵盖多种经典深度学习架构的应用场景，例如卷积神经网络(CNN)用于图像识别、循环神经网络(RNN)及长短时记忆网络(LSTM)处理序列数据以及Transformer在自然语言处理中的应用。 6. **迁移学习与微调**：书中讲解如何使用预训练模型进行迁移学习，并对特定任务进行微调。例如，从ImageNet等大型数据库上获取的预训练模型可以用于各类具体的项目中。 7. **模型保存与加载**：介绍利用`torch.save()`和`torch.load()`函数来持久化存储或恢复深度学习模型的方法。 8. **分布式训练**：书中讨论了如何使用PyTorch中的`DistributedDataParallel`模块进行多GPU或多节点的并行计算，以加速大规模数据集上的模型训练过程。 9. **实践项目**：通过实际案例展示读者可以应用所学知识解决真实世界的问题，如图像分类或文本情感分析等任务，以便进一步巩固理论基础和提高实战能力。 《Python深度学习基于PyTorch》不仅帮助读者掌握基本的PyTorch操作技巧，还深入剖析了深度学习的核心原理与实践策略。通过阅读这本书，可以为在该领域的长远发展奠定坚实的基础。