Day1跟李沐学AI-深度学习课程00-04【预告、课程安排、深度学习介绍、安装、数据操作+数据预处理】

00 预告

《动手学深度学习》icon-default.png?t=N7T8https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

01 课程安排

Day1跟李沐学AI-深度学习课程00-04【预告、课程安排、深度学习介绍、安装、数据操作+数据预处理】_第1张图片

02 深度学习介绍

Day1跟李沐学AI-深度学习课程00-04【预告、课程安排、深度学习介绍、安装、数据操作+数据预处理】_第2张图片

03 安装

本地安装

· 使用conda/miniconda环境

conda env remove d2l-zh

conda create -n -y d2l-zh python=3.8 pip

conda activate d2l-zh

· 安装需要的包

pip install -y jupyter d2l torch torchvision 

pip install jupyter d2l torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

使用上面这个命令行可以极大程度的提高下载速度

· 下载代码并执行

wget https://zh-v2.d2l.ai/d2l-zh.zip

unzip d2l-zh.zip

jupyter notebook

DIVE INTO DEEP LEARNINGicon-default.png?t=N7T8https://zh.d2l.ai/chapter_installation/index.html

04 数据操作+数据预处理

数据操作

数据类型

Day1跟李沐学AI-深度学习课程00-04【预告、课程安排、深度学习介绍、安装、数据操作+数据预处理】_第3张图片Day1跟李沐学AI-深度学习课程00-04【预告、课程安排、深度学习介绍、安装、数据操作+数据预处理】_第4张图片

0一个标量

1一个特征向量

2一个样本-特征矩阵

3RGB图片(widthxheightxchannel)

4RGB图片批量(batch x width x height x channel)

5视频批量(batch x time x width x height x channel)

创建数组

形状、数据类型、元素的值

访问元素

Day1跟李沐学AI-深度学习课程00-04【预告、课程安排、深度学习介绍、安装、数据操作+数据预处理】_第5张图片

   

数据操作实现

import torch
x = torch.arange(12)
x
x.shape
x.numel()
X = x.reshape(3, 4)
X
torch.zeros((2, 3, 4))
torch.ones((2, 3, 4))
torch.randn(3, 4)
torch.tensor([[2, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])

数据预处理实现

数据操作QA

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