基于PyTorch的高级图像分类与序列预测：卷积神经网络及循环神经网络的应用

简介：
本课程深入讲解如何使用PyTorch进行高级图像分类和序列预测任务，涵盖卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的实际应用。 PyTorch 是一个强大的开源机器学习库，在计算机视觉与自然语言处理等领域被广泛应用。它以动态计算图、卓越的 GPU 支持、简洁易用的 API 以及活跃的社区支持著称。其中，PyTorch 的一大优势在于其动态计算图特性，这使得调试过程更为简便，因为用户可以在执行过程中查看中间结果。此外，强大的 GPU 支持让在多块GPU上训练模型成为可能，并且显著提升了训练效率。它的 API 设计直观易懂，使构建和训练神经网络变得简单快捷。 PyTorch 还提供了许多预训练的模型与数据集资源，方便研究者们快速启动项目。在此练习中，我们首先展示了如何使用 PyTorch 构建卷积神经网络（CNN）以对 MNIST 数据集中手写数字进行分类识别。通过定义相应的模型、损失函数和优化器，并演示了如何训练该模型以及评估其性能表现。 接下来，我们将构建一个循环神经网络（RNN），用于处理序列数据并展示如何使用 PyTorch 进行序列预测任务。我们设定了模型参数，搭建了模型框架，并利用训练及验证数据集对其进行调优和测试。通过这些示例练习的学习过程，读者可以掌握到运用 PyTorch 构建与训练神经网络的方法和技术要点。