python深度学习代码大全

很抱歉，我无法提供完整的Python深度学习代码大全。但是，我可以为您提供一些常见的Python深度学习库和模块，以及它们的使用方法和示例代码，以帮助您开始深度学习的编程工作。

1. TensorFlow: TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的API和工具，用于构建和训练神经网络模型。以下是一个使用TensorFlow实现简单神经网络的代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义神经网络的结构
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义神经网络的结构
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(5):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()

# 使用模型进行预测
outputs = model(test_input)

除了TensorFlow和PyTorch，还有许多其他的Python深度学习库和模块，如Keras、CNTK、Theano等。您可以根据自己的需求选择适合的库和模块进行使用，并参考各自的官方文档和示例代码来学习更多深度学习的编程知识。