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《动手学深度学习（PyTorch 版）》核心知识点与实战指南
本书推荐《动手学深度学习（PyTorch 版）》，涵盖数学基础、PyTorch 框架、线性模型、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、优化算法及计算机视觉与自然语言处理应用。内容深入浅出，提供大量代码示例，适合从入门到进阶的学习者，旨在通过实践掌握深度学习核心技术与模型开发流程。
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《动手学深度学习（PyTorch 版）》是一本由李沐等人编写的经典开源教材，被广泛认为是深度学习入门与进阶的权威指南。该书在豆瓣读书上获得了极高的评分，读者普遍认为其内容详尽、由浅入深。本书不仅涵盖了深度学习的基础理论，更强调通过代码实践来理解模型原理。全书基于 PyTorch 框架，提供了从数据操作到模型部署的完整学习路径，适合不同层次的读者。
深度学习离不开坚实的数学基础。本书首先回顾了线性代数、微积分和概率论的核心概念。
掌握框架工具是实践的前提。本章详细讲解了 PyTorch 的核心组件：
torch.tensor 创建张量，利用 .view() 或 .reshape() 调整维度。requires_grad=True 即可追踪计算图。从零开始实现线性回归模型，理解损失函数（如均方误差）和目标函数的优化过程。
import torch
from torch import nn
model = nn.Linear(in_features=1, out_features=1)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
通过矢量化加速技术，对比循环实现与向量化实现的效率差异，体会现代深度学习框架的性能优势。
在多分类问题中，Softmax 回归是基础模型。本章讲解如何将线性输出转化为概率分布，并引入交叉熵损失函数进行模型评估。Softmax 函数将 logits 映射到 (0,1) 区间并归一化，确保输出之和为 1。
nn.Module 并重写 forward 方法是标准做法。针对图像处理任务，CNN 是核心架构。
处理序列数据的关键技术。
Transformer 架构的前身。
模型训练的效率取决于优化器的选择。
在实际开发中，需注意以下问题：
《动手学深度学习（PyTorch 版）》通过理论与实践的结合，为读者构建了完整的知识体系。无论是初学者还是希望深入研究的工程师，都能从中获益。建议读者在阅读时配合官方代码仓库运行示例，亲手调试代码，才能真正掌握深度学习的精髓。通过系统学习上述章节，读者能够建立起从数学原理到工程落地的完整认知闭环。
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