Python 深度学习基础教程

深度学习是机器学习的一个子领域，它使计算机能够通过学习大量数据来模拟人类的学习和感知能力。本教程将为您介绍 Python 中深度学习的基本概念和技巧。

基础概念

深度学习涉及以下几个核心概念：

神经网络：模拟人脑神经元结构的计算模型。
训练数据：用于训练模型的输入数据集。
损失函数：衡量模型预测结果与真实值之间差异的指标。

快速开始

安装必要的库

首先，您需要安装一些 Python 库，如 TensorFlow 或 PyTorch，这些库是深度学习的基础。

pip install tensorflow
# 或者
pip install pytorch

创建简单的神经网络

以下是一个使用 TensorFlow 创建简单神经网络的示例：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

模型评估

评估模型性能是深度学习的重要步骤。以下是如何使用测试数据集来评估模型：

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

深度学习资源

以下是一些本站提供的深度学习资源，可以帮助您进一步学习：

图片示例

希望这个教程能帮助您入门 Python 深度学习！