PyTorch版深度学习实践指南

"《d2l-zh pytorch版深度学习.pdf》是针对深度学习的一本教程，由AstonZhang、MuLi、ZacharyC.Lipton和AlexanderJ.Smola等人编写，该书稿于2020年5月31日生成。书中内容覆盖了深度学习的基础知识、预备知识以及深度学习基础理论，并从MXNet的代码实现转化为PyTorch实现。" 本资源主要涵盖以下几个知识点： 1. **深度学习简介**：介绍深度学习的起源、发展和成功案例，探讨其作为人工智能领域重要分支的原因。深度学习起源于20世纪80年代的神经网络研究，近年来随着计算能力的提升和大数据的普及，它在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。 2. **预备知识**：这部分包括如何获取和运行本书的代码，以及对Python环境和MXNet库的基本操作。例如，如何安装和更新代码库，如何利用GPU进行计算，以及数据操作的基本概念如NDArray的创建、运算、广播机制、索引和内存管理等。此外，还介绍了自动求梯度的概念，包括在训练和预测模式下的应用，以及在Python控制流中的求梯度方法。 3. **自动求梯度**：这是深度学习中关键的一环，用于反向传播算法，计算模型参数的梯度，以进行优化。书中通过简单例子解释了如何在PyTorch中实现自动求梯度，并讨论了其在不同模式下的使用。 4. **查阅文档**：对于初学者，学习如何有效地查阅MXNet或PyTorch的官方文档非常重要，这有助于理解和使用各种函数和类。书中给出了如何查找和理解API文档的指导。 5. **深度学习基础**：这部分深入讲解了线性回归和softmax回归这两个基本的监督学习模型。线性回归是预测问题的入门模型，书中详细介绍了它的从零开始实现，包括数据生成、读取、模型定义、损失函数和优化算法的构建，以及模型训练的过程。此外，还提供了使用PyTorch简洁实现线性回归的方法。softmax回归则被用来解决多分类问题，书中解释了分类问题的背景，以及softmax函数如何将模型输出转换为概率分布。 这本书以实践为导向，通过MXNet到PyTorch的转变，帮助读者掌握深度学习的基本原理和实践技巧，是学习和进阶深度学习的好资源。