关于 PyTorch
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架,它提供了动态计算图和强大的 GPU 加速功能,使得研究人员和开发人员能够快速实现和测试复杂的神经网络模型。它的张量计算和自动微分机制为深度学习提供了高效且灵活的支持。
PyTorch 通过简洁的 API 使得深度学习的学习和实践变得更加容易,特别适合用于学术研究和工业应用。
课程介绍
本课程旨在帮助你快速入门 PyTorch,全面涵盖 PyTorch 的基础概念,包括张量操作、自动微分,以及构建和训练简单神经网络。
课程将从 PyTorch 的核心概念——张量(Tensor)讲起,带你了解如何创建、操作和变换张量,掌握数值计算的基础。接着,我们将深入介绍 PyTorch 中的自动微分机制,展示如何使用 autograd 进行自动求导,并解析这一机制在训练神经网络时的重要作用。
除了理论讲解,课程还将通过实际案例引导你构建一个简单的神经网络,并应用该网络训练一个图像分类器。你将学会如何准备数据、设计模型、定义损失函数、进行梯度计算和反向传播,最终完成一个完整的深度学习项目。
无论你是刚入门的深度学习初学者,还是希望加深对 PyTorch 理解的开发者,这门课程都将为你打下坚实的基础,助你轻松迈入深度学习的世界,并能够独立实现自己的神经网络项目。