PyTorch 深度学习课程

PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，它提供了灵活和动态的深度学习平台。以下是一些关于 PyTorch 深度学习的课程资源，帮助您掌握这门强大的工具。

课程大纲

基础概念
- 神经网络基础
- 自动微分
- PyTorch 数据加载
进阶实践
- 卷积神经网络 (CNN)
- 循环神经网络 (RNN)
- 生成对抗网络 (GAN)
- PyTorch 高级功能
实战项目
- 图像分类
- 自然语言处理
- 强化学习

实战案例

以下是一个使用 PyTorch 实现图像分类的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import CIFAR10
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义模型
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 8 * 8, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(self.relu(self.conv1(x)))
        x = x.view(-1, 32 * 8 * 8)
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 加载数据
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
dataset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)

# 实例化模型
model = CNN()

# 训练模型
# ...（此处省略训练代码）

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