跟着李沐学深度学习代码笔记

### 李沐《动手学深度学习》代码笔记 #### 使用 Conda 安装 PyTorch 和其他依赖项 为了高效地设置开发环境并确保兼容性，建议使用 Anaconda 而不是 pip 来管理 Python 包和虚拟环境。Anaconda 不仅捆绑了众多重要的数据科学、机器学习以及科学计算所需的工具和库，还提供了稳定可靠的包管理和环境隔离功能[^2]。 ```bash # 创建一个新的 conda 环境，并命名为 d2l-pytorch conda create --name d2l-pytorch python=3.9 # 激活该环境 conda activate d2l-pytorch # 安装 pytorch 及其相关组件 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch # 安装 jupyter notebook 以及其他常用的数据处理库 conda install jupyter numpy pandas matplotlib scikit-learn ``` #### 关键数学概念回顾 在深入研究具体实现之前，掌握基本的线性代数知识对于理解神经网络内部运作至关重要。这部分内容涵盖了向量、矩阵及其运算规则，这些基础知识构成了大部分现代深度学习框架的核心[^3]。 例如，在定义一个多层感知机（MLP）时： ```python import torch from torch import nn class MLP(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_sizes, output_size): super(MLP, self).__init__() layers = [] sizes = [input_size] + hidden_sizes for i in range(len(sizes)-1): layers.append(nn.Linear(sizes[i], sizes[i+1])) layers.append(nn.ReLU()) layers.append(nn.Linear(hidden_sizes[-1], output_size)) self.model = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.model(x) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `nn.Linear` 构建全连接层，并通过激活函数 ReLU 实现非线性变换。每一层接受前一层输出作为输入，并将其传递给下一层直到最终预测结果被生成。 #### 数据预处理与加载 有效的特征工程能够显著提升模型性能。书中强调了良好实践的重要性，比如标准化数值型变量或将类别标签转换成独热编码形式等操作[^1]。 ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset def prepare_data(X_train, y_train, X_test=None, y_test=None, batch_size=64): scaler = StandardScaler() # 对训练集进行fit_transform X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) if X_test is not None and y_test is not None: # 测试集只做transform X_test_scaled = scaler.transform(X_test) train_loader = DataLoader(TensorDataset(torch.tensor(X_train_scaled), torch.tensor(y_train)), shuffle=True, batch_size=batch_size) test_loader = DataLoader(TensorDataset(torch.tensor(X_test_scaled), torch.tensor(y_test)), shuffle=False, batch_size=batch_size) return train_loader, test_loader else: train_loader = DataLoader(TensorDataset(torch.tensor(X_train_scaled), torch.tensor(y_train)), shuffle=True, batch_size=batch_size) return train_loader ``` 此函数实现了对输入数据的缩放和平移，使得每列均值接近零且标准差等于一；同时创建了一个可以迭代访问批次样本的 `DataLoader` 对象。