深度学习框架 主讲：龙良曲 Outline ▪ PyTorch的发展 ▪ PyTorch与同类框架 ▪ PyTorch功能演示 Torch ▪ 2002年 Torch ▪ 2011年 Torch7 ▪ Lua PyTorch ▪ 2016.10 发布0.1，THNN后端 ▪ 2018.12 发布1.0 ， CAFFE2后端 ▪ 2019.5 发布1.1 ▪ Facebook 王者之争 https://www.edureka.co/blog/pytorch-vs-tensorflow/ 动态图 https://towardsdatascience.com/battle-of-the-deep-learning-frameworks-part-i-cff0e3841750 静态图 综合评价 PyTorch TensorFlow 1 TensorFlow 2 性能 生态 工业界 学术界 上手难度 易用性 兼容性 发展前景 0 小结 VS PyTorch生态 TorchVision PyTorch能做什么？ • GPU加速 • 自动求导 • 常用网络层 1. GPU加速 2. 自动求导 3. 常用网络层 ▪ nn.Linear ▪ nn.Conv2d ▪ nn.LSTM ▪ nn.ReLU ▪ nn.Sigmoid

链滴 pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 作者：zyk 原文链接：https://ld246.com/article/1639540087993 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) 前言 本节主要内容是如何使用 torch.nn 包来构建神经网络。 上一讲已经讲过了 autograd，nn 包依赖 autograd 5. 将梯度反向传播回网络的参数； 6. 更新网络的参数，主要使用如下简单的更新原则： weight = weight - learning_rate * gradient 原文链接：pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 定义网络 开始定义一个网络： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as 函数（用来计算梯度）会被 autograd 自动创建。 可以在 forward 函数中使用任何针对 Tensor 的操作。 net.parameters() 返回可被学习的参数（权重）列表和值 原文链接：pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 params = list(net.parameters()) print(len(params)) print(params[0].size()) # conv1

智能算法 感兴趣的朋友。 本书共 15 章，大体上可分为 4 个部份：第 1~3 章为第 1 部分，主要介绍人工智能的初 步认知，并引出相关问题；第 4~5 章为第 2 部分，主要介绍 PyTorch 相关基础，为后续算法 实现铺垫；第 6~9 章为第 3 部分，主要介绍神经网络的核心理论和共性知识，让读者理解深 度学习的本质；第 10~15 章为模型算法应用部分，主要介绍常见的算法与模型，让读者能够 预览版202112 声 明 得益于简洁优雅的设计理念，基于动态图的 PyTorch 框架在学术圈广受好评，绝大多数 最新算法是基于 PyTorch 实现的，众多的第三方 AI 框架应用，例如 mmdetection、mmaction2、 transformer、speechbrain 等均以 PyTorch 为基础开发，可见掌握 PyTorch 框架在人工智能行 业中的重要地位。 本书基于清华大学出版社出版的《TensorFlow 本书基于清华大学出版社出版的《TensorFlow 深度学习—深入理解人工智能算法》一书 进行二次撰写，代码部分完全基于 PyTorch 进行实现。考虑到本人能力有限、行文仓促，可 以预见地，本书会存在部分语句表达不准确、部分素材尚未创作完成、部分参考引用未能及 时补充、甚至一些错误出现，因此本书以开源、免费地方式发布，希望一方面能够帮助初学 者快速上手深度学习算法，另一方面也能汇聚众多行业专家们的力量，修正测试版中的谬误

全连接神经网络实战 . pytorch 版 Dezeming Family Dezeming Copyright © 2021-10-02 Dezeming Family Copying prohibited All rights reserved. No part of this publication may be reproduced or transmitted in any . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.1 导入 pytorch 6 1.2 导入样本数据 7 2 构建神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 我们可以开始训练，以及指导如何计算训练后的结果准确率等信息。 这也是我要开始写这么一本小书的初衷，我会把本小书控制在 3 小时的学习时间之内。也就 是说，只知道一丁点 python 知识和神经网络的概念，而从未使用过 pytorch 的读者，只需要三个 小时，就可以用 pytroch 搭建一个有模有样的神经网络系统了。 几年前，我在 Mooc 的《人工智能实战——Tensorflow 笔记》这门课上入门了 tensorflow，我