跳转至

动手学深度学习

安装环境

这里使用 WSL 配置指南 在Windows 上安装了 Ubuntu 22.04 环境

  1. 安装 Python
  2. 安装 Miniconda
    Bash
    1
2
3
4
5
    cd ~
# (这里根据你的版本下载)
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py310_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh
chmod +x *.sh
./Miniconda3-py310_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh
  3. 安装工具：pip install jupyter d2l torch torchvision
  4. 下载 Jupiter 记事本文件
    Bash
    1
2
3
4
5
    mkdir d2l_dir
cd d2l_dir
wget https://zh-v2.d2l.ai/d2l-zh.zip
apt install unzip
unzip d2l-zh.zip
  5. 下载课程幻灯片并启动
    Bash
    1
2
3
4
5
6
7
    # 安装一个插件
pip install rise

git clone https://github.com/d2l-ai/d2l-zh-pytorch-slides.git
# root用户请添加参数 --allow-root
jupyter notebook
# 在浏览器中打开链接
    wsl 不需要端口转发，但如果你使用远程服务器：ssh 笔记#ssh 端口转发

04 数据操作 + 数据预处理

一些基础概念

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构

  • 标量（0-d）：一个数字，如 1.0
  • 向量（1-d）：一维数组，如 [1.0, 2.7, 3.4]
  • 矩阵（2-d）：二维数组，如 [[0, 1, 2],[3, 4, 5],[6, 7, 8]]
  • 张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度

使用 jupyter 打开网页端，课件位置 d2l-zh-pytorch-slides/chapter_preliminaries/ndarray

jupyter 笔记里的代码块可以直接运行，使用运行按钮或使用 ctrl+回车 运行

这个笔记讲述了 pytorch 的基本用法，如：

Python
1
2
import torch
x = torch.range(12)

数据预处理：pandas.ipynb

讲解了如何使用 pandas 库操作 csv 数据。

其中

Python
1
2
3
inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
inputs = inputs.fillna(inputs.mean())
print(inputs)
如果报类型错误 TypeError: can only concatenate str (not "int") to str ，请改为：
Python
1
inputs = inputs.fillna(inputs.mean(numeric_only=True))
猜测是 pandas 版本更新导致的问题。

05 线性代数