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