深度学习框架选择与环境搭建
本节课程主要介绍深度学习框架的选择和环境搭建，主要涵盖 PyTorch 的基本概念、深度学习计算框架的定义、选择深度学习框架的考虑因素、PyTorch 的优点和缺点等方面。
一、深度学习框架的定义
深度学习框架是指能够实现深度学习运算的第三方库，包括基本对象类型及其相关性质、常用方法函数和类。常见的深度学习框架有 TensorFlow 和 PyTorch 等。
二、深度学习计算框架的选择
选择深度学习框架需要考虑多个因素，包括学习目标、实际技术难度、实际招聘端、 grandescale 数值计算优势、神经网络架构优势等。在这个课程中，我们选择了 PyTorch 作为深度学习框架，它具有相对容易的学习难度、实际招聘端的优势、大规模数值计算优势和神经网络架构优势等优点。
三、PyTorch 的基础知识
PyTorch 是一个基于 Python 的深度学习框架，它提供了基本对象类型、函数和类等功能。PyTorch 的基础知识包括 tensor、自动微分、神经网络架构等。学习 PyTorch 需要掌握基本对象类型及其基本性质、常用方法函数和类，并培养利用工具解决问题的能力。
四、PyTorch 环境搭建
PyTorch 环境搭建需要安装 PyTorch 软件包和相关依赖项，包括 NumPy、SciPy、matplotlib 等。 PyTorch 环境搭建需要考虑 CPU 和 GPU 环境的搭建，包括 PyTorch CPU 环境搭建和 PyTorch GPU 环境搭建。
五、深度学习计算框架的对比
深度学习计算框架的对比包括 TensorFlow 和 PyTorch 等。PyTorch 相比 TensorFlow 具有相对容易的学习难度、实际招聘端的优势、大规模数值计算优势和神经网络架构优势等优点。
六、课程总结
本节课程总结了深度学习框架的选择和环境搭建，包括深度学习计算框架的定义、选择深度学习框架的考虑因素、PyTorch 的优点和缺点等方面。通过本节课程的学习，学生可以掌握深度学习框架的基础知识和 PyTorch 环境搭建的方法，从而更好地学习深度学习技术。
