《STAT 453: 深度学习入门》项目安装与配置指南

《STAT 453: 深度学习入门》项目安装与配置指南

stat453-deep-learning-ss20 STAT 453: Intro to Deep Learning @ UW-Madison (Spring 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stat453-deep-learning-ss20

1. 项目基础介绍

本项目是基于STAT 453课程提供的深度学习入门教程，由威斯康星大学麦迪逊分校的Sebastian Raschka博士整理。该项目涵盖了深度学习的基础知识，包括神经网络的历史、数学与计算基础、神经网络的介绍、计算机视觉与语言建模的深度学习应用，以及深度生成模型等内容。主要使用的编程语言是Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

本项目使用的关键技术包括：

• 神经网络与深度学习的基本概念
• 自动微分与PyTorch框架
• 卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）
• 生成对抗网络（GAN）和自动编码器（Autoencoder）

主要使用的框架是：

• PyTorch：深度学习框架，用于构建和训练神经网络
• Jupyter Notebook：用于编写和执行代码的交互式环境

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的计算机满足以下要求：

• 操作系统：支持Python的操作系统（如Windows、macOS或Linux）
• Python：建议使用Python 3.6或更高版本
• pip：Python包管理器，用于安装Python库

详细安装步骤

步骤 1：安装Python

前往Python官方网站下载并安装最新版本的Python（建议使用Python 3.6或更高版本）。确保在安装过程中勾选了“Add Python to PATH”选项。

步骤 2：安装pip

安装Python后，pip通常会随Python一起安装。在命令行中输入以下命令来检查pip是否已经安装：

pip --version

如果没有安装pip，可以访问pip官方网站下载并安装。

步骤 3：安装PyTorch

根据您的操作系统和Python版本，访问PyTorch官方网站选择合适的安装命令。以下是在命令行中安装CPU版本的PyTorch的示例命令：

pip install torch torchvision torchaudio

如果您使用的是GPU版本的PyTorch，则需要在命令中指定相应的CUDA版本。

步骤 4：克隆项目仓库

在命令行中执行以下命令，将项目克隆到本地计算机：

git clone https://github.com/rasbt/stat453-deep-learning-ss20.git

步骤 5：安装项目依赖

进入项目目录，安装项目所需的依赖库：

cd stat453-deep-learning-ss20
pip install -r requirements.txt

如果requirements.txt文件不存在，则需要手动安装项目提到的所有依赖库。

完成以上步骤后，您就可以开始学习和使用这个项目了。打开Jupyter Notebook，浏览项目中的.ipynb文件，开始深度学习的学习之旅。

stat453-deep-learning-ss20 STAT 453: Intro to Deep Learning @ UW-Madison (Spring 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stat453-deep-learning-ss20