D2L-ZH-PyTorch (Jan-2022).pdf

简介：
D2L-ZH-PyTorch (Jan-2022).pdf 是一份PyTorch版本的深度学习教材中文版，发布于2022年1月，旨在为使用Python和PyTorch进行深度学习研究与实践的人士提供帮助。 PyTorch 深度学习基础知识点 本资源将详细介绍 PyTorch 在深度学习中的基础知识。 数据操作是构建深度学习模型的基础，在 PyTorch 中尤为重要。该框架提供了多种类型的数据结构，包括标量、向量、矩阵和张量等。这些基本元素构成了神经网络的核心组成部分： - 标量：表示单一数值的最基本形式。 - 向量：由多个标量值组成的序列。 - 矩阵：二维数组，可以看作是行与列的结合体。 - 张量：多维数组的泛化版本。 数据预处理同样关键。在PyTorch中，有多种方法用于读取和准备训练数据： 1. 数据集加载：支持从各种来源（如CSV、JSON等）导入原始数据； 2. 缺失值管理：提供均值填充、中位数替代等多种策略来处理不完整记录； 3. 转换为张量格式：使用ToTensor和DataLoader等功能将准备好的数据转换成适合模型训练的格式。 线性代数是深度学习中的重要数学工具。PyTorch支持以下操作： - 标量运算（加减乘除） - 向量运算（内积、外积等） - 矩阵运算（矩阵相加、点乘和求逆等） - 张量运算（张量的各类算术与卷积） 通过掌握上述基本概念，可以为搭建有效的PyTorch深度学习模型打下坚实的基础。