第一章 深度学习与PyTorch库简介

本书第一章主要介绍了深度学习的背景和PyTorch的基本库。没有涉及很多代码，这里简要总结本章内容，并查看PyTorch版本以及配置。

本章小结

1.深度学习模型自动学习关联示例的输入和期望的输出。

2.PyTorch库允许你高效地构建和训练神经网络模型。

3.PyTorch在注重灵活性和速度的同时最大限度地减少了认知开销，它还默认为急切模式。

4.TorchScript允许我们预编译模型，并且不仅可以在python环境中调用它们，还可以在C++程序和移动设备上调用它们。

5.自2017年初PyTorch发布以来，深度学习工具生态系统得到了显著巩固。

6.PyTorch提供了很多实用程序库来推动深度学习项目。

查看Pytorch版本和配置：（notebook中，以后的代码也会在jupyter notebook中给出）

CPU版本，因此：

python版本：3.6.5

后续会配备GPU~

本书第一部分的代码和一些用到的数据：

链接（阿里云盘）：

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