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Pytorch基础教学

1、知识储备

前期应该掌握这些知识
Python3：if-else，loop，function，file I0，class，…
Numpy: array&array operations

2、Pytorch简单介绍

①开源的机器学习框架
②开源GPU加速的Tensor运算，深度学习操作算Gradient

3、Pytorch vs TensorFlow

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4、训练网络的步骤

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5、张量

就是高维度的矩阵
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张量的数据类型 float32、long64
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张量的形状
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怎么去产生Tensor
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Squeeze就是把其中一个维度拿掉
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Unsqueeze增加一个维度
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求转置
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Cat：张量的合成
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其它一些操作
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更多的操作可以查看此链接http://pytorch.org/docs/stable/tensors.html

6、Tensor-Pytorch vs Numpy

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7、硬件相关

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8、怎么计算Gradient（梯度）

举个例子
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9、训练网络具体步骤

①加载数据集
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②建立神经网络
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选择激活函数
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选择损失函数
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代码实现自己定义的简单神经网络
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流程图如下
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选择优化器（optimization）
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③训练
之前的操作为训练做准备
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训练流程
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验证流程
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测试流程
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保存和加载网络
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