深度学习课程2.0:掌握Jupyter与PyTorch
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更新于2024-11-20
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课程需要使用Python3(或Python2),并且需要安装numpy,scikit-learn,scikit-image,pytorch等包。Python是最便捷的编程工具,可以使用文本编辑器和终端进行代码编写和测试。此外,我们建议使用jupyter笔记本程序进行学习,它提供了许多便利。为了安装jupyter,需要从网站下载并安装anaconda。对于深度学习库pytorch,需要按照官方网站的说明进行安装。即使没有CUDA,也可以在CPU上使用pytorch进行训练,但是需要注意,GPU版本的pytorch比CPU版本的性能更高。"
知识点详细说明:
1. Python编程语言:Python是一种广泛使用的高级编程语言,它具有简洁明了的语法,适用于快速开发各种应用程序。Python的库丰富,尤其在数据科学和机器学习领域,Python已经成为一种主流的开发语言。
2. Numpy库:Numpy是一个开源的Python库,用于进行高效的数值计算。它提供了高性能的多维数组对象和这些数组的操作工具。在数据处理和数学计算中,Numpy是必不可少的工具。
3. Scikit-learn库:Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库,它提供了简单的API来实现各种机器学习算法。Scikit-learn支持分类、回归、聚类算法以及数据挖掘等。
4. Scikit-image库:Scikit-image是基于Scipy的一个开源库,用于进行图像处理。它集成了许多图像处理功能,如滤波、特征提取、形态学操作等。
5. Pytorch库:Pytorch是一个开源的机器学习库,专门用于深度学习应用。它支持GPU加速计算,可以快速进行张量运算。Pytorch提供了动态计算图,使得模型的设计更加灵活。Pytorch还提供了一些预训练模型,方便进行迁移学习。
6. Jupyter Notebook:Jupyter Notebook是一个开源的web应用程序,可以创建和共享包含实时代码、可视化和文本的文档。它被广泛用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等多种用途。
7. Anaconda安装:Anaconda是一个开源的Python发行版本,它包含了丰富的科学计算包和环境管理器conda。Anaconda的安装和配置都非常简单,可以帮助用户快速搭建Python环境。
8. CUDA与GPU:CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型,它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行通用计算。使用GPU进行深度学习模型训练,可以大幅提高运算速度。如果没有支持CUDA的NVIDIA GPU,可以使用CPU进行训练,但速度会慢得多。
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