深度学习课程2.0：掌握Jupyter与PyTorch

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。