全连接神经网络实战. pytorch 版

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: dezeming.top

摘要

本书旨在提供一个易于上手的PyTorch入门教程，重点介绍了全连接神经网络的构建与实战。内容涵盖了PyTorch的基础知识，如张量的概念与操作、神经网络的基本结构设计、模型的加载与保存等。此外，还探讨了构建自定义数据集的方法，并提供了相关的可视化技术。作者致力于简化网络结构，确保教程的通俗易懂，适合新手学习。

AI总结

《全连接神经网络实战·PyTorch版》(summary)

本书是一本入门级PyTorch教程，旨在以全连接网络为起点，帮助读者轻松上手PyTorch。以下是本书的核心内容和结构总结：

1. 准备工作(章节1)
• 介绍Tensor的基本概念，包括1维标量、向量、矩阵等，均可表示为张量。
•演示如何将列表或NumPy数组转换为PyTorch张量。
•说明PyTorch中张量的乘法操作，包括矩阵相乘(@或matmul)和元素乘法(*)或mul。
•代码引用见chapter1.py。

2. 神经网络构建(章节2)
•展示如何定义基本神经网络结构，包括网络的flatten层和线性计算顺序。
•介绍PyTorch中神经网络的定义方式，即继承nn.Module并实现__init__和forward函数。
•代码引用见chapter2-2.py。

3. 神经网络优化与完善(章节3)
•讲解模型的保存与加载，包括模型状态字典的保存/恢复方法。
•介绍网络权重初始化的三种方法，包括：
•方法一：使用normal方法初始化权重。
•方法二和方法三：使用param.data.copy_或t[name].copy_方法。
•代码引用见chapter3-3.py。

4. 数据集构建与可视化(章节4)
•讲解如何生成自定义数据集，假设生成四类数据，分布如下：
•类别1: x∈[0,1], y∈[0,1]
•类别2: x∈[1,2], y∈[3,4]
•类别3: x∈[2,3], y∈[1,2]
•类别4: x∈[4,5], y∈[4,5]
•代码引用见chapter4.py。

5. 总结
•作者用了不到三天业余时间完成本书，力求叙述详细且易学。
•最开始计划写《卷积网络实战》，但因卷积层复杂性，改为全连接网络作为入门。
•未实现某些优化方法（如指数衰减学习率、L1/L2正则化），以保持网络简洁，同时PyTorch对这些方法支持很好。
•参考了前人教程，重点优化了叙事顺序和结构安排，力求做到最通俗易懂的入门教程。
•书中的代码示例和资源可在指定网站找到。

_SUCCESS_

本书为PyTorch入门提供了完整的知识结构，从基础概念到神经网络构建，再到数据集构建与可视化，循序渐进，适合初学者快速上手。