Pytorch深度学习入门与实战(2024升级版)
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外,它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用
安装Pytorch PyTorch的安装十分简单,根据PyTorch官网,对系统选择和安装方式等灵活选择即可。这里以anaconda为例。 Pytorch的安装经过了几次变化,请大家以官网的安装命令为准。另外需要说明的就是在1.2版本以后,Pytorch只支持cuda 9.2以上了,所以需要对cuda进行升级,部分显卡都可以用,包括笔记本的MX250也是可以顺利升级到cuda 10.1。此处使用Conda包管理器。
深度学习是一类模式分析方法的统称,就具体研究内容而言,主要涉及三类方法: [2] (1)基于卷积运算的神经网络系统,即卷积神经网络(CNN)。 [2] (2)基于多层神经元的自编码神经网络,包括自编码(Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类(Sparse Coding)。 [2] (3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练,进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。 [2] 通过多层处理,逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后,用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”(feature learning)或“表示学习”(representation learning)。