动手学深度学习：PyTorch版入门

"d2l-zh pytorch版深度学习1" 本书是《动手学深度学习》的PyTorch版本，由AstonZhang、MuLi、ZacharyC.Lipton和AlexanderJ.Smola等人合作编写，旨在帮助读者掌握深度学习的基本概念和实践技能。该书稿于2020年5月31日生成，但读者可以通过访问https://zh.d2l.ai获取最新的或正式版本。 本书分为多个章节，覆盖了深度学习的起源、发展、成功案例以及预备知识等内容。首先，书中介绍了深度学习的起源，从最初的神经网络模型到现代深度学习的发展历程，强调了其在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的成功应用。接着，书中详细阐述了深度学习的特点，包括模型的复杂性、参数量大、自动化特征学习等。 在预备知识部分，作者详细讲解了如何获取和运行本书的代码，包括设置开发环境、更新代码和环境，以及如何在GPU环境下运行MXNet。此外，还介绍了数据操作的基础知识，如创建和操作NDArray，理解广播机制，进行索引操作，以及计算内存开销。NDArray与NumPy之间的转换也得到了说明。接着，书中深入讨论了自动求梯度的概念，包括基本示例、训练模式与预测模式的区别，以及在Python控制流中求梯度的方法。查阅文档的技巧也被提及，包括如何查找模块中的函数和类，以及如何在线查看MXNet的官方文档。 在深度学习基础部分，作者逐步引导读者通过实例学习。线性回归作为入门话题，从基本要素和表示方法开始，逐步介绍从零开始实现线性回归模型的过程，包括生成数据集、读取数据集、初始化模型参数、定义模型、损失函数和优化算法，以及训练模型。随后，书中展示了使用简洁的库函数实现相同任务的方法，使得读者能够更高效地构建模型。 最后，书中介绍了softmax回归，这是用于多分类问题的基础模型。讲解了分类问题的一般概念，并详细阐述了softmax函数如何转化为一个多分类的预测模型。这部分内容有助于读者理解更复杂的神经网络模型，如卷积神经网络和循环神经网络，这些将在后续章节中进一步探讨。 《动手学深度学习》PyTorch版是深度学习初学者和进阶者的宝贵资源，它不仅提供了理论知识，还通过丰富的实践示例帮助读者巩固所学，为深入研究深度学习领域奠定了坚实的基础。