PyTorch深度学习入门汇总

 PyTorch 是由 Facebook 的人工智能研究小组开发的深度学习框架，可以基于PyTorch开发和训练各种深度学习模型。自 2016 年问世以来，PyTorch 因其灵活性和易用性而受到深度学习从业者的极大关注。

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汇总目录

基于conda包的环境创建、激活、管理与删除

Pytorch版本、安装和检验

在conda的环境中安装Jupyter及其他软件包

Pytorch张量

Pycharm下载、安装及配置

【Pytorch】数据集的加载和处理（一）

【Pytorch】数据集的加载和处理（二）

基础神经网络模型搭建

定义损失函数并以此训练和评估模型

模型的存储、加载和部署

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开发深度学习算法包括两步：训练和部署。

1. 使用训练数据来训练模型或网络。
2. 部署经过训练的模型来预测新输入的目标值。

深度学习算法四大要素

• 训练数据（输入和目标）
• 模型（也称为网络）
• 损失函数（也称为目标函数或准则）
• 优化器