D2L-zh-PyTorch(2022): 动手学习深度学习基础与Python操作详解

《动手学深度学习》(d2l-zh-pytorch(Jan-2022).pdf)是一本面向初学者的深度学习教程，作者包括Aston Zhang、Zachary C. Lipton、Mu Li和Alexander J. Smola，于2022年1月发布。该书详细介绍了使用PyTorch库进行深度学习实践的基础知识，分为多个章节帮助读者逐步掌握核心概念。 第1章是序言，可能会介绍本书的目的、背景以及PyTorch在深度学习领域的地位。随后章节内容丰富，包括： 1. 安装与符号定义：这部分会指导读者如何安装PyTorch，并对核心符号和术语进行解释，以便理解后续代码示例。 2. 数据操作：这部分介绍基本的数据处理技巧，如入门操作（如创建、复制和删除），以及数据格式转换、广播机制、索引和切片等，旨在让读者熟悉如何高效地处理和操作数据。 3. 数据预处理：涉及读取数据集、处理缺失值、数据类型转换为张量以及常见数据预处理技术。这部分强调实际应用中的数据清洗和准备工作。 4. 线性代数基础：涵盖了标量、向量、矩阵和张量的概念，以及它们之间的运算，如点积、矩阵-向量积和矩阵乘法。此外，还包括向量和矩阵的维度、范数等概念，以及微积分基础知识，如导数、偏导数和梯度。 5. 微积分应用：解释导数和微分在深度学习中的作用，链式法则的运用，以及如何计算非标量变量的梯度。自动微分部分深入介绍了反向传播算法及其在复杂计算中的应用。 6. 概率与统计：涉及基本的概率理论，多变量概率处理，以及期望和方差等概念。这部分为理解模型训练中的不确定性以及优化提供基础。 7. 查阅文档：最后，指南将教导读者如何高效地查阅PyTorch的官方文档，以解决实际编程过程中的问题。 每一章都配有实践练习，帮助读者通过实际操作巩固所学知识。整体来看，《动手学深度学习》是一本实用且系统化的PyTorch入门教程，适合那些希望踏入深度学习领域的学习者。