欢迎来到我们的 Python 深度学习基础教程页面。在这里,我们将带你从零开始,逐步学习深度学习的核心概念和技术。
教程大纲
安装 Python 和相关库
首先,你需要安装 Python 和一些必要的库,如 NumPy、Pandas 和 TensorFlow 或 PyTorch。
pip install python numpy pandas tensorflow
# 或者
pip install python numpy pandas pytorch
数据预处理
在开始训练模型之前,我们需要对数据进行预处理。这通常包括清洗数据、归一化、分割数据集等。
- 数据清洗:删除或填充缺失值,处理异常值。
- 归一化:将数据缩放到一个特定的范围,例如 0 到 1。
- 数据分割:将数据集分为训练集、验证集和测试集。
神经网络基础
神经网络是深度学习的基础。以下是一些基本概念:
- 神经元:神经网络的基本单元。
- 层:由多个神经元组成的集合。
- 激活函数:用于引入非线性。
- 损失函数:用于评估模型性能。
训练和评估模型
训练模型是深度学习的关键步骤。以下是一些关键步骤:
- 选择模型架构:例如,全连接层、卷积层、循环层等。
- 编译模型:指定损失函数、优化器和评估指标。
- 训练模型:使用训练数据训练模型。
- 评估模型:使用验证数据评估模型性能。
扩展阅读
如果你想要更深入地了解深度学习,以下是一些推荐的资源:
深度学习神经网络