深度学习

前言：本小白从0开始，决心通过各种视频和资料的学习和实践，经过不断总结和反思，尽快入门，把自己的水平切实提高，同时给大家分享这一路的历程，共同收获！

深度学习： 机器学习的一个分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行特征学习的算法

深度学习和机器学习的区别：（推荐两文详细了解：Article 1，Article 2）

• 特征抽取：
  机器学习是人工的特征抽取
  深度学习是自动的进行特征抽取
• 数据量
  机器学习数据少，效果相对差，深度学习多，深度学习参数多，需要大量调整，效果也更好

深度学习应用场景：

• 图像识别：物体识别，场景识别，人脸检测跟踪，人脸身份认证
• 自然语言处理：机器翻译，文本识别，聊天对话
• 语音技术：语音识别

深度学习框架：

TensorFlow,Keras,PyTorch,Chainer,DyNet,前两个为谷歌出的，难度较高，不易上手,PyTorch为脸书出的，与python语法相同，操作类似于Numpy的操作，且pytorch使用动态计算，代码的调试变得更简单

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Pytorch安装：

安装过程参考：https://blog.csdn.net/MCYZSF/article/details/116525159

官网：

https://pytorch.org/

我的安装（部分细节）：

安装命令：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

安装结果：

创建项目：

简单操作：

左边输入，右边对应有变量的属性，方便直观

补充：

Anaconda有很多python环境，其默认的base环境是python的某个版本，当我们需要其他版本的时候则可以自己创建（环境名字就是今后使用该python版本的关键）：
在进入Anaconda Prompt后切换环境：
进入 conda base 环境：conda activate base
退出 conda base 环境：conda deactivate
进入 conda pytorch 环境：conda activate pytorch

演示：

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Jupyter的介绍和安装

博客中已经介绍很详细了，就不再赘述了，推荐如下：
介绍：

• Pycharm中使用jupyter notebook编写程序
• 说明：专业版的新建时支持使用jupyter,社区版可能不支持

安装：

• 如何让Jupyter Notebook支持pytorch
• jupyter notebook运行代码没反应且in[ ]没有*

最近忙，后续再慢慢更新吧，我也会在机器学习领域一直陪大家走过这段艰辛历程，感谢大家的关注和信任