PyTorch是深度学习的主流框架之一，PyTorch是一个基于Python的科学盘算包，它提供了一个简朴而灵活的接口，用于构建深度学习模型。
基本概念汇总：
- PyTorch：一个基于Python的科学盘算包，用于构建深度学习模型。
- 神经网络：一种模仿人脑神经元毗连方式的盘算模型，可用于辨认图像、语音、自然语言等。
- 反向流传：一种练习神经网络的方法，通过盘算损失函数对网络参数的梯度来更新参数。
- 损失函数：用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差距。
- 优化器：用于更新模型参数，以最小化损失函数。
- 批量练习：一种练习神经网络的方法，将多个数据样本组合成一个批次，然后对每个批次进行一次前向流传和反向流传。
- 前向流传：将输入数据通过神经网络得到预测结果的过程。
- 梯度降落：一种优化算法，通过将参数向损失函数梯度降落的方向更新来最小化损失函数。
- 模型生存与加载：在练习过程中生存和加载已练习的模型，以便在后续任务中使用预练习的模型参数。
- 数据加载与预处置处罚：将原始数据加载到PyTorch中，并进行预处置处罚，以便用于练习和测试。
- TensorBoard：一个可视化工具，可用于监视练习过程中的损失函数和正确率等指标。
- 自定义模型：通过继续PyTorch中的类并实现特定的方法，可以构建自定义的深度学习模型。
- GPU加快：使用GPU强大的盘算能力来加快深度学习模型的练习和推理过程。
- 模型评估：评估模型的性能和正确率，以便在练习过程中做出调解和优化。
- 超参数调解：通过调解超参数（如学习率、批次大小等）来优化模型的练习效果。
- 正则化：一种技能，用于防止过拟合和泛化能力降落。
- 随机种子：用于天生随机数的种子，以确保结果的可重复性。
- PyTorch Lightning：一个扩展库，用于简化PyTorch模型的练习过程，并支持分布式练习。
- 多卡练习：使用多个GPU卡同时练习一个模型，以加快练习过程。
- 自顺应学习率算法：根据练习过程中的损失函数变化自顺应调解学习率，以优化模型的练习效果。
- 知识蒸馏：一种使用教师模型指导学生模型的方法，以提高学生模型的性能。
- 迁徙学习：使用预练习的模型作为底子，并对其进行微调，以便在新任务上进行练习。
Python环境搭建
1、下载Python安装包：访问Python官网（https://www.python.org/）下载对应操作体系的安装包。
2、安装Python：运行安装包，按照提示进行安装。
3、设置环境变量：将Python添加到体系环境变量中，方便在命令行中直接使用。
4、验证安装：在命令行中输入python version，显示Python版本信息则表示安装成功。
Python底子语法
1、注释：使用#表示单行注释，使用'''或"""表示多行注释。
2、变量：使用等号赋值，变量名遵照字母、数字、下划线组成，不能以数字开头。
3、数据类型：整数（int）、浮点数（float）、字符串（str）、布尔值（bool）等。
4、运算符：加（+）、减（）、乘（*）、除（/）、取余（%）、整除（//）、幂（**）等。
5、控制结构：条件语句（if…elif…else）、循环语句（for、while）。
6、函数：使用def定义函数，通过return返回值。
7、模块和包：使用import导入模块，使用from...import...导入模块中的特定内容。
Python常用库
1、NumPy：用于数值盘算和科学盘算。
2、pandas：用于数据处置处罚和分析。
3、matplotlib：用于绘制图表。
4、requests：用于发送HTTP请求。
5、BeautifulSoup：用于剖析HTML和XML文档。
6、Flask：用于构建Web应用。
7、Django：用于构建Web应用框架。
8、TensorFlow：用于机器学习和深度学习。
9、Keras：用于快速构建神经网络模型。
10、PyTorch：用于构建神经网络模型。
更多参考 菜鸟教程：Python 底子教程 | 菜鸟教程
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