Python 深度学习教程

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，Python 作为一种广泛使用的编程语言，在深度学习领域有着丰富的库和框架。以下是一些关于 Python 深度学习教程的资源。

教程列表

• 安装深度学习环境
• TensorFlow 快速入门
• PyTorch 入门教程
• 神经网络基础
• 卷积神经网络

TensorFlow 快速入门

TensorFlow 是由 Google 开发的一个开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。

安装 TensorFlow

pip install tensorflow

编写第一个 TensorFlow 程序

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的线性模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], epochs=100)

# 评估模型
model.evaluate([5], [5])

PyTorch 入门教程

PyTorch 是由 Facebook 开发的一个开源深度学习框架，以其易用性和动态计算图而受到广泛关注。

安装 PyTorch

pip install torch torchvision

编写第一个 PyTorch 程序

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个简单的线性模型
model = nn.Linear(1, 1)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.tensor([1.0]))
    loss = criterion(output, torch.tensor([1.0]))
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 评估模型
output = model(torch.tensor([5.0]))
print(output)

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