PyTorch机器学习与深度学习技术方法与案例实践应用

PyTorch

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。

2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。

2022年9月，扎克伯格亲自宣布，PyTorch 基金会已新鲜成立，并归入 Linux 基金会旗下。

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。

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第一章 Python基础知识串讲

1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之Hello World；第三方模块的安装与使用；Python 2.x与Python 3.x对比）

2、Python基本语法（Python变量命名规则；Python基本数学运算；Python常用变量类型的定义与操作；Python程序注释）

3、Python流程控制（条件判断；for循环；while循环；break和continue关键字；嵌套循环与可变循环）

4、Python函数与对象（函数的定义与调用；函数的参数传递与返回值；变量作用域与全局变量；对象的创建与使用）

5、Matplotlib的安装与图形绘制（设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性；绘制多图；图的嵌套）

6、科学计算模块库（Numpy的安装；ndarray类型属性与数组的创建；数组索引与切片；Numpy常用函数简介与使用；Pandas常用函数简介与使用）

第二章 PyTorch简介与环境搭建

1、深度学习框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）

2、PyTorch简介（PyTorch的版本、动态计算图与静态计算图、PyTorch的优点）

3、PyTorch的安装与环境配置（Pip vs. Conda包管理方式、验证是否安装成功、CPU版与GPU版的安装方法）

第三章 PyTorch编程入门与进阶

1、张量（Tensor）的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）

2、张量（Tensor）的常用属性与方法（dtype、device、layout、requires_grad、cuda等）

3、张量（Tensor）的创建（直接创建、从numpy创建、依据数值创建、依据概率分布创建）

4、张量（Tensor）的运算（加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积（element wise）、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪）

5、张量（Tensor）的索引与切片

6、PyTorch的自动求导（Autograd）机制与计算图的理解

7、PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader））

第四章 PyTorch前向型神经网络

1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？有导师学习和无导师学习的区别是什么？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？BP神经网络建模的本质是什么？）

2、BP神经网络的Python代码实现（怎样划分训练集和测试集？为什么需要归一化？归一化是必须的吗？什么是梯度爆炸与梯度消失？）

3、PyTorch代码实现神经网络的基本流程（Data、Model、Loss、Gradient）及训练过程（Forward、Backward、Update）

4、案例演示：Linear模型、Logistic模型、Softmax函数输出、BP神经网络

5、实操练习

6、值得研究的若干问题（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？过拟合（Overfitting）与欠拟合(Underfitting)、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题、模型评价与模型选择（奥卡姆剃刀定律）等）1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？有导师学习和无导师学习的区别是什么？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？BP神经网络建模的本质是什么？）

第五章 PyTorch卷积神经网络

1、深度学习简介（深度学习大事记：Model + Big Data + GPU + AlphaGo）

2、深度学习与传统机器学习的区别与联系（神经网络的隐含层数越多越好吗？深度学习与传统机器学习的本质区别是什么？）

2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核、池化核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？CNN提取的特征是怎样的？）

3、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系

4、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）

5、卷积神经网络调参技巧（卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度，以及模型参数量之间的关系是怎样的？）

6、案例讲解：

（1）CNN预训练模型实现物体识别

（2）利用卷积神经网络抽取抽象特征

（3）自定义卷积神经网络拓扑结构

7、实操练习

第六章 PyTorch迁移学习

1、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学习？迁移学习的基本思想是什么？）

2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法

3、案例讲解：猫狗大战（Dogs vs. Cats）

4、实操练习

第七章 PyTorch生成式对抗网络

1、生成式对抗网络GAN（什么是对抗生成网络？为什么需要对抗生成网络？对抗生成网络可以帮我们做什么？GAN给我们带来的启示）

2、GAN的基本原理及GAN进化史

3、案例讲解：GAN的PyTorch代码实现（手写数字生成）

4、实操练习

第八章 PyTorch RNN与LSTM

1、循环神经网络RNN的基本工作原理

2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理

3、案例讲解：时间序列预测（北京市污染物预测）

4、实操练习

第九章 时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）

1、时间卷积网络（TCN）的基本原理

2、TCN与1D CNN、LSTM的区别与联系

3、案例讲解：

1）时间序列预测：新冠肺炎疫情预测

2）序列-序列分类：人体动作识别

4、实操练习

第十章 基于深度学习的视频分类案例实战

1、基于深度学习的视频分类基本原理

2、读取视频流文件并抽取图像帧

3、利用预训练CNN模型提取指定层的特征图

4、自定义构建LSTM神经网络模型

5、案例讲解：HMDB51数据集视频分类

6、实操练习

第十一章 PyTorch目标检测

1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系

2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别

3、案例讲解：

（1）利用预训练好的YOLO模型实现目标检测（图像检测、视频检测、摄像头实时检测）

（2）数据标注演示（LabelImage使用方法介绍）

（3）训练自己的目标检测数据集

4、实操练习

第十二章 自编码器

1、什么是自编码器（Auto-Encoder, AE）？

2、经典的几种自编码器模型原理介绍（AE、Denoising AE, Masked AE）

3、案例讲解：

（1）基于自编码器的噪声去除

（2）基于自编码器的手写数字特征提取与重构

（3）基于掩码自编码器的缺失图像重构

4、实操练习

第十三章 复习与答疑讨论

1、教程相关资料拷贝与分享

2、答疑与讨论（大家提前把问题整理好）