动手学深度学习——PyTorch框架入门

"Pytorch框架_深度学习.pdf" 在深入探讨PyTorch框架之前，我们需要先理解一些深度学习的基础知识，这些知识在书籍的前几章中被详细讲解。本书的作者包括Aston Zhang、Zachary C. Lipton、Mu Li和Alexander J. Smola，他们在2021年6月30日发布了该书的Release 2.0.0-alpha1版本。 首先，书中介绍了数据操作的基础，这是任何机器学习项目的重要组成部分。数据操作包括入门、运算、广播机制、索引和切片、内存管理以及与其他Python对象的转换。这部分内容旨在帮助读者熟悉如何高效地处理和操作数据，这对于后续的数据预处理至关重要。 在数据预处理章节中，讲解了如何读取数据集、处理缺失值、将数据转换为张量格式等。这些步骤是将原始数据转化为模型可以理解的形式的关键。同时，书中还提供了相应的练习题以巩固所学知识。 接下来，深入到线性代数的领域，这是深度学习的基础。从标量、向量、矩阵到张量，书中详细阐述了这些基本概念以及它们的运算规则，如降维、点积、矩阵-向量积、矩阵-矩阵乘法和范数。此外，还介绍了更多关于线性代数的信息，以便读者能够深入理解这些概念。 微分是深度学习中优化算法的核心，书中详细讲解了导数、偏导数、梯度和链式法则，这些都是理解反向传播和梯度下降的基础。 自动求导是PyTorch的一个关键特性，书中通过简单示例展示了如何利用PyTorch实现这一功能。不仅涵盖了非标量变量的反向传播，还解释了如何在Python控制流中进行梯度计算，这使得在编写复杂模型时能够自动计算梯度。 概率论是机器学习的另一大支柱，书中介绍了基本的概率论概念，如处理多个随机变量、期望和方差。理解这些概念对于构建概率模型和理解贝叶斯推断至关重要。 最后，书中教给读者如何查阅文档，查找模块中的函数和类的用法，这对于学习和使用PyTorch框架是非常实用的技能。 PyTorch是一个强大的深度学习框架，其灵活性和易用性使得它成为许多研究人员和开发者的首选。通过掌握这些基础知识，读者可以更好地理解和应用PyTorch来构建和训练深度学习模型。