(鱼书)深度学习入门1:python入门

开一个新坑,之前关于深度学习的学习部分,更多的在于理解what,虽然看了很多网课,包括李宏毅、吴恩达,以及李沐的,但是有句话说的好,

"What I cannot create, I do not understand."只有创造一个东西,才算真正弄懂了一个问题。

所以深感我以前学习深度学习时,只会耍弄各种框架,也就是模块随插随用,会的是模块缝合的技巧,现在想来,其实和API调用者(就是广义的调包)其实并没有本质上的区别,惭愧!

所以,虽然我已经不是本科生了,年纪也大了,也还是要活到老,学到老,有推荐这本书的我就拿来看一看,

打算每天看一章左右(当然按照现有的基础,是每天花费半小时左右啃一下),然后抽空更完这部分。

一,目录

二,python温习

1,只用numpy+matplotlib

2,面向对象编程:class类

python 复制代码
class Man:
    def __init__(self,name):
        self.name = name
        print("Initialized!")

    def hello(self):
        print("hello"+self.name+"!")
    
    def  goodbye(self):
        print("good-bye"+self.name+"!")

m = Man("David")
m.hello()
m.goodbye()

3,numpy数组类

1,列表到数组:推荐用np.asarray()构建数组


如果要生成多维数组,可以使用嵌套列表list:

data type即dtype数据类型

2,数组运算:element-wise逐元素运算和广播机制(size不匹配)

广播运算:

专门用于形状不同的数组(张量tensor)之间进行运算

3,访问数组元素:

注意在python中的数组元素是0-indexed,注意和其他常用的1-indexed体系进行区分!

python 复制代码
for row in A:
    print(row)
    for element in row:
       print(element)

坍缩成一维的运算:flatten

默认是按row,也就是横向坍缩(符合人的直觉,就是一行一行定义的多维矩阵,自然也就是一行一行的坍缩)

凡是涉及到bool型的数组,都可以当做是index下标来运算或使用

4,matplotlib类可视化

这一块可以查看我之前更新的博客

python 复制代码
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,10,0.1)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
t = x

# plot绘图
plt.plot(x,y,label="sin(x)")
plt.plot(x,z,label="cos(x)")
plt.plot(x,t,label="linear x")

# legend标签
plt.legend() # legend标签

# xy label以及title标题
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("plot of sin,cos and linear")

# show展示
plt.show()
python 复制代码
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.image import imread
myimg = imread("/data2/IDR_LLM/dive_dl/【源代码】深度学习入门:基于Python的理论与实现/dataset/lena.png")

plt.imshow(myimg)
plt.show()
相关推荐
gc_22994 小时前
学习Python中Selenium模块的基本用法(18:使用ActionChains操作鼠标)
python·selenium
I'm a winner4 小时前
护理+人工智能研究热点数据分析项目实战(五)
人工智能·数据挖掘·数据分析
Lululaurel4 小时前
从静态图表到交互叙事:数据可视化的新范式与实现
python·信息可视化·数据分析·matplotlib·数据可视化
蒋星熠4 小时前
TensorFlow与PyTorch深度对比分析:从基础原理到实战选择的完整指南
人工智能·pytorch·python·深度学习·ai·tensorflow·neo4j
qq_340474024 小时前
0.1 tensorflow例1-梯度下降法
人工智能·python·tensorflow
X.Cristiano4 小时前
MinerU2.5:一种用于高效高分辨率文档解析的解耦视觉-语言模型
人工智能·mineru
金井PRATHAMA4 小时前
产生式规则对人工智能中自然语言处理深层语义分析的影响与启示研究
人工智能·自然语言处理·知识图谱
AI浩4 小时前
大型语言模型的门控注意力:非线性、稀疏性与无注意力沉没
人工智能·语言模型·自然语言处理
Saniffer_SH4 小时前
【高清视频】CXL 2.0 over Fibre演示和答疑 - 将内存拉到服务器10米之外
运维·服务器·网络·人工智能·驱动开发·计算机外设·硬件工程
紫钺-高山仰止4 小时前
【Pyzmq】python 跨进程线程通信 跨平台跨服务器通信
服务器·python·github