《神经网络与PyTorch实战》——2.3 PyTorch学习路线
【摘要】 本书摘自《神经网络与PyTorch实战》——书中第2章,第2.3节,作者是肖智清。
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。
【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱:
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)