Python深度学习：PyTorch与TensorFlow 2.x在NumPy基础与最新技术的应用

该PPT旨在深入介绍Python深度学习的基础，特别是通过PyTorch和TensorFlow 2.x这两个主要的深度学习框架。PPT的主要内容涵盖了以下几个方面： 1. 前言：介绍了PPT的目的，即对书中深度学习内容进行梳理，提炼出核心概念，同时扩展到PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x的对比，以及机器学习中的最新进展，如Transformer模型。 2. NumPy基础：作为深度学习的基础，NumPy被详细讲解。它与Python内置的列表在处理数值数据上有所区别，NumPy数组要求元素类型一致，并支持高效的数学运算和向量化操作。PPT还展示了NumPy的基本属性、函数如`arange`、`ones`、`zeros`、`empty`、`linspace`和`random.randint`的使用，以及数组的索引、切片、基本操作（如逐元运算、点积和数组重塑）。 3. 数组操作：演示了如何通过`np.floor`函数创建随机数组，并展示了如何通过`.shape`、`.ravel()`、`.T`和`.reshape`等方法改变数组的维度和形状。 这份PPT旨在帮助学习者建立起扎实的NumPy基础，这对于理解和应用深度学习至关重要。通过PyTorch和TensorFlow的结合，读者将能更好地理解这两种框架的工作原理，并能够运用到实际项目中，包括处理Transformer等最新的模型架构。通过这个PPT，读者不仅能掌握基础知识，还能紧跟深度学习技术的发展潮流。