Python 与深度学习基础

Python 是深度学习领域的主流编程语言，得益于其简洁的语法、丰富的库（如 TensorFlow、PyTorch）和活跃的社区支持。以下介绍关键工具和实践方法。

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深度学习框架选择

TensorFlow
由 Google 开发，支持分布式训练和移动端部署，适合生产环境。

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])

PyTorch
Facebook 推出的动态计算框架，研究场景中更灵活。

import torch
model = torch.nn.Linear(in_features=1, out_features=1)

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数据预处理方法

使用 NumPy 和 Pandas 处理数据：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('dataset.csv')
normalized_data = (data - data.mean()) / data.std()

图像数据可通过 OpenCV 或 PIL 调整尺寸和归一化：

import cv2
image = cv2.resize(image, (224, 224)) / 255.0

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模型训练与评估

定义损失函数和优化器：

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)

评估使用准确率或均方误差：

loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)

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部署与优化

模型保存为 HDF5 或 ONNX 格式：

model.save('model.h5')

使用 TensorRT 或 ONNX Runtime 加速推理：

import onnxruntime
session = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')

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学习资源推荐

• 书籍：《Deep Learning with Python》（François Chollet）
• 课程：Fast.ai 实战教程、Coursera 深度学习专项
• 工具：Google Colab 提供免费 GPU 环境

通过结合框架文档和开源项目（如 Hugging Face），可快速掌握进阶应用。