Python 深度学习教程

深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让机器能够进行自我学习和改进。Python 作为一种广泛使用的编程语言，在深度学习领域有着丰富的库和框架支持。

教程大纲

• 环境搭建

  • 安装 Python
  • 安装深度学习库（如 TensorFlow、PyTorch）

• 基础概念

  • 神经网络
  • 激活函数
  • 损失函数

• 数据预处理

  • 数据收集
  • 数据清洗
  • 数据增强

• 模型构建与训练

  • 构建神经网络模型
  • 模型训练
  • 模型评估

• 模型应用

  • 保存与加载模型
  • 模型部署

资源链接

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环境搭建示例

以下是一个使用 TensorFlow 构建神经网络的基本示例：

import tensorflow as tf

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

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

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


通过以上步骤，您可以开始自己的深度学习之旅。希望这个教程能够帮助您入门深度学习。