深度实践OpenStack:基于Python的OpenStack组件开发—2.3　PyTorch学习路线

2.3　PyTorch学习路线

　　在上一节中，你已经通过“迷你AlphaGo”这个例子对使用PyTorch实现人工智能有了初步的感性认识。但是，你可能对其中某些代码或是所有代码的具体意思并不了解，也不知道如何写这些代码，或者不知道怎样在自己的电脑上运行这些代码。事实上，这些都是本书将会涵盖的内容。为了能够在自己的电脑上随心所欲地利用人工神经网络实现各种各样的功能，你需要做以下一些事情。

* 安装相关的开发软件，学习开发软件的使用。完成这步，电脑才能运行相关代码。本书的附录A将介绍如何安装和使用开发环境。

注意：请你务必安装开发环境。不安装开发环境，无法进行本书后续的学习。

* 学习程序设计语言Python的语法。学会了Python的编程，你才能编写出电脑可以识别的代码。本书的附录B将介绍Python编程的基础知识。

注意：如果你还不会Python程序设计语言，请务必阅读附录B学习Python程序设计语言的基础知识。

* 学习人工神经网络库PyTorch。学会了这一步，你才能调用PyTorch提供的API，实现各种各样的人工神经网络。本书的后续章节会详细介绍PyTorch的使用方法。

* 学习人工神经网络的设计。学会了这一步，你才能根据实际应用，设计适合相应应用的人工神经网络。本书的后续章节会循序渐进地介绍人工神经网络的设计。

　　以上就是使用PyTorch实现人工神经网络需要学习的内容。这些内容在本书后续章节和附录都会覆盖到。

2.4　本章小结

　　在本章中，你已经初步了解了PyTorch是怎么帮助我们实现神经网络的。你是否跃跃欲试，想自己实现一个人工神经网络呢？在后续的章节，我们将安装相关的开发软件，学习Python程序设计语言的编写，学习如何通过Python语句使用PyTorch。学了这些，你就能自己实现一个人工神经网络。