pytorch 介绍以及常用工具包展示

1. 引言

1.1 背景：神经网络和深度学习的崛起

• 介绍神经网络和深度学习在计算机科学和人工智能中的重要性。

1.2 PyTorch简介：张量计算框架的演进

• 回顾PyTorch作为张量计算框架的发展历程。

• 强调其灵活性、动态计算图和深度学习社区的支持。

2. PyTorch基础

2.1 张量：PyTorch的核心数据结构

• 创建和操作张量的基本操作，如加法、乘法等。

• 张量的自动微分功能，介绍autograd模块。

2.2 动态计算图：与静态计算图框架的对比

• 动态计算图的优势：更直观、更易调试。

• 使用torchviz等工具实时可视化计算图。

3. PyTorch的核心概念

3.1 模型和参数

• 通过nn.Module定义神经网络模型。

• 模型的训练和参数的优化过程。

3.2 数据加载与预处理

• 使用DataLoader加载数据集。

• 数据增强和预处理技术的应用。

4. 神经网络构建

4.1 模型构建的两种方式

• 通过继承nn.Module创建自定义模型。

• 使用nn.Sequential构建简单的模型流程。

4.2 常见层与激活函数

• 使用PyTorch中的常见层，如nn.Linear、nn.Conv2d