第4章-深度学习平台深入探讨了深度学习的基础及其在电子与通信工程领域中的应用。本章由杨钊教授于2023年2月10日撰写，重点涵盖了以下几个关键知识点：
1. **深度学习平台**：
- 硬件平台：深度学习任务通常利用GPU加速，因为它们专为图形处理而设计，能高效地执行大量矩阵运算，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）中的矩阵乘法。
- 系统平台：推荐使用Linux操作系统，因其稳定性和与GPU驱动的兼容性，但Windows系统也可支持。内容包括基本操作系统的管理、路径设置以及常用的shell命令和文本编辑器。
2. **PyTorch介绍**：
- PyTorch是Facebook开源的一个深度学习框架，以其动态计算图（Eager Execution）和易用性而著名。它允许用户在运行时修改和调试代码，这在研究和原型开发阶段特别有用。
3. **张量（Tensor）**：
- 在深度学习中，张量是多维数组，是数据的基本表示形式，可以用于存储和处理神经网络的输入和输出、权重参数等。
4. **自动求导（Autograd）**：
- 自动求导是深度学习中不可或缺的一部分，它实现了反向传播算法，通过追踪计算图自动计算梯度，使得模型的优化过程变得更加高效。
5. **搭建神经网络**：
- Keras是一个高级神经网络API，支持多种后端，如Tensorflow、Theano和CNTK。Keras强调快速原型设计，易于实现复杂的CNN和RNN结构，且能够无缝在CPU和GPU之间切换。
- Keras模块：包括Sequential API（用于构建线性堆叠的层）、Dense层（全连接层）、以及plot_model函数用于可视化模型结构。
- 构建神经网络流程：使用Keras，首先导入所需的模块，然后定义模型结构，例如通过Sequential类创建一个顺序模型，添加Dense层，并用numpy数组准备输入数据。
本章不仅介绍了深度学习平台的选择和配置，还着重介绍了Keras这一强大的工具，使得读者能够更好地理解和使用深度学习技术来解决实际问题。通过学习这些内容，学生或开发者将能够掌握从底层硬件到高级API的全面深度学习平台知识。
