Python 基础入门:
print("Hello, Python!")
my_list = [1, 2, 3]my_tuple = (1, 2, 3)my_dict = {"name": "John", "age": 30}
def sum(a, b): return a + bprint(sum(1, 2)) # Output: 3
学会使用 Python 的函数和模块,以便重用代码并提高效率。
熟悉 Python 的数据结构,如列表、元组、字典等。
了解 python 的基本语法,掌握变量、数据类型、运算符、控制流等概念。
PyTorch 简介:
import torch x = torch.tensor([1, 2, 3]) y = torch.tensor([4, 5, 6]) z = x + y print(z) # Output: tensor([5, 7, 9])
import torch.nn as nnclass SimpleNeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNeuralNetwork, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(3, 2) # Input size: 3, Output size: 2 self.fc2 = nn.Linear(2, 1) # Input size: 2, Output size: 1 def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = torch.sigmoid(x) x = self.fc2(x) return x model = SimpleNeuralNetwork()
了解 PyTorch 的神经网络组件,如层、模块和优化器。
PyTorch 是一个基于 Python 的深度学习框架,以其灵活性和易用性著称。
熟悉 PyTorch 的基本数据类型,如张量和张量操作。
PyTorch 训练神经网络:
import torch.optim as optim optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)for epoch in range(100): for batch in training_data: # Forward pass outputs = model(batch) # Compute loss loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels) # Backward pass loss.backward() # Update weights optimizer.step()
学习如何使用 PyTorch 训练神经网络,包括定义损失函数、优化器和训练循环。
PyTorch 评估神经网络:
# Calculate accuracycorrect_predictions = 0total_predictions = 0with torch.no_grad(): for batch in test_data: outputs = model(batch) predictions = torch.argmax(outputs, dim=1) total_predictions += batch.size(0) correct_predictions += (predictions == labels).sum().item() accuracy = correct_predictions / total_predictionsprint(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")
掌握如何使用 PyTorch 评估神经网络的性能,包括计算准确率、召回率、F1 分数等指标。
PyTorch 深度学习实践:
尝试使用 PyTorch 实现一些经典的深度学习模型,如 MNIST 手写数字分类、CIFAR-10 图像分类、LSTM 文本分类等。
可以参考 PyTorch 的官方文档和一些在线教程来学习如何构建和训练这些模型。
总结:
本文提供了一份全面的 Python 和 PyTorch 知识点锦囊,涵盖了这些技术的入门基础、神经网络的构建和训练、模型的评估以及深度学习实践等方面。希望对初学者快速掌握这些技术有所帮助。