Python 深度学习教程

深度学习是机器学习的一个重要分支，Python 由于其简洁的语法和丰富的库支持，成为了深度学习领域的首选编程语言。以下是一些深度学习相关的教程资源：

• Python 深度学习基础
• TensorFlow 快速入门
• PyTorch 入门教程

常用深度学习库

• TensorFlow：由 Google 开发，是当前最流行的深度学习框架之一。
• PyTorch：由 Facebook 开发，以其动态计算图和易于使用的 API 而受到许多研究者和开发者的喜爱。

案例研究

• 使用 TensorFlow 实现图像识别
• 使用 PyTorch 实现自然语言处理

学习资源

以下是一些推荐的深度学习学习资源：

• 深度学习课程
• 深度学习博客

代码示例

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 加载数据
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 归一化数据
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

希望这些资源能帮助你更好地学习深度学习！


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