PyTorch/TensorFlow 自定义层与模块：构建独特神经网络结构 大家好！欢迎来到今天的“神经网络DIY：自定义层与模块大作战”讲座！今天我们不聊那些高深的数学公式，只谈怎么用PyTorch和TensorFlow这两把瑞士军刀，打造属于你自己的神经网络零件。 想象一下，你是一位乐高大师，但是你发现市面上卖的乐高积木不够用了，你想要更奇特的形状，更独特的功能，怎么办？那就自己造！自定义层和模块就是神经网络界的乐高积木，让你摆脱框架的束缚，创造出独一无二的神经网络结构。 为什么要自定义层和模块？ 你可能会问：“现成的层和模块已经够多了，我为什么要费劲自己写？” 问得好！原因很简单： 满足特殊需求： 有些任务需要特定的计算方式，现有的层可能无法完美满足。比如，你需要一个能记住历史信息的层，或者一个能处理图数据的层，现成的可能不够灵活。 实验创新想法： 神经网络的研究日新月异，也许你想尝试一种全新的激活函数，或者一种全新的连接方式，自定义层能让你快速验证你的想法。 性能优化： 针对特定硬件或任务，你可以自定义层来优化计算过程，提高效率。 代码复用与模块化： 将常用的功能封装成模块，方 …
PyTorch/TensorFlow 自定义 `autograd`：实现复杂梯度的自动求导
好，各位老铁，今天咱们来聊聊PyTorch和TensorFlow里自定义 autograd 这事儿，说白了就是教机器咋算一些复杂的梯度。这东西听起来玄乎，其实就是让咱们能更灵活地控制模型训练，搞一些奇奇怪怪的骚操作。 开场白：为啥要自定义 autograd？ 话说回来，PyTorch和TensorFlow自带的自动求导已经够用了，为啥还要自己动手呢？原因嘛，很简单，就是内置的梯度计算搞不定的时候。比如： 梯度不可导: 某些操作在数学上根本就不可导，比如ReLU在0点。虽然框架会默认处理，但有时候你想搞点更精细的控制。 效率问题: 某些自定义操作，如果用框架自带的算子拼凑，计算梯度可能效率很低。自己实现一遍，说不定能快上几倍。 研究需要: 搞学术的，总想搞点新花样，自定义 autograd 是必须的。 想装逼: 承认吧，有时候就是想秀一下自己的编程技巧。 总之，自定义 autograd 就是为了更大的自由度和控制力。 PyTorch自定义 autograd：从零开始 PyTorch里自定义 autograd，主要涉及两个部分： 定义一个继承自 torch.autograd.Functio …
PyTorch/TensorFlow 自定义层与模块：构建独特神经网络结构
好的，咱们今天就来聊聊PyTorch和TensorFlow里那些“定制款”的神经网络零部件——自定义层和模块。 别害怕，虽然听起来高大上，但其实就像搭乐高一样，只要掌握了基本原理，就能拼出属于你自己的“变形金刚”。 开场白：为啥要“定制”？ 话说回来，PyTorch和TensorFlow自带的那些层和模块，已经够我们用一阵子了。 比如卷积层、全连接层、RNN、LSTM等等，都是神经网络界的“常青树”。 那为啥还要费劲巴拉地自己写呢？ 原因很简单： 需求不一样啊！ 有时候，你遇到的问题比较特殊，现成的模块没法直接套用。 比如，你需要一个具有特定约束的激活函数，或者一个特殊的损失函数，那就得自己动手丰衣足食了。 性能优化！ 框架提供的模块，虽然通用性强，但有时候为了适应各种情况，牺牲了一些性能。 如果你能针对特定硬件或者算法进行优化，就能获得更好的效果。 研究需要！ 为了探索新的神经网络结构或者算法，你可能需要自己实现一些新的层或者模块，验证你的想法。 总之，自定义层和模块，就像是程序员的“瑞士军刀”，能让你更灵活地解决问题。 PyTorch：一切皆对象 在PyTorch里，构建自定义层和 …
PyTorch/TensorFlow 自定义 `autograd`：实现复杂梯度的自动求导
好的，各位观众，欢迎来到“PyTorch/TensorFlow 自定义 autograd：实现复杂梯度的自动求导”讲座现场！今天咱们就来聊聊深度学习框架里一个非常酷炫的功能——自定义 autograd。这玩意儿就像是给框架装了个 turbo 引擎，让它能处理更复杂、更个性化的梯度计算。 第一部分：什么是 Autograd？为啥我们需要自定义它？ 首先，咱们得搞清楚 autograd 是个啥。简单来说，autograd 就是“自动求导”的意思。它负责追踪你的张量（Tensor）运算，然后自动帮你计算梯度。这就像你辛辛苦苦写了一个复杂的数学公式，然后有个小精灵自动帮你算出每个变量的导数，简直不要太爽！ PyTorch 和 TensorFlow 都内置了强大的 autograd 引擎，能够处理大部分常见的操作。但是！人生总有意外，总有一些场景是内置的 autograd 搞不定的。比如： 非标准操作： 你自己发明了一个新的激活函数，或者一个新的损失函数，框架里没有现成的梯度计算公式。 性能优化： 某些操作的梯度计算非常耗时，你想用更高效的算法来加速它。 特定需求： 你需要在梯度计算过程中加入一 …
深度学习框架底层：PyTorch, TensorFlow 中的 NumPy 角色
好的，各位观众，各位朋友，欢迎来到今天的“深度学习框架底层大揭秘”特别节目！我是你们的老朋友，人称“代码界的段子手”的编程专家，今天就来跟大家聊聊PyTorch和TensorFlow这两位深度学习界的扛把子，以及在它们背后默默奉献的NumPy老大哥。 咱们今天要聊的，可不是那种教科书式的讲解，什么“NumPy是Python的扩展包，提供了多维数组对象…” 😴 别睡啊！我们要用更生动有趣的方式，把这些硬核知识给啃下来！ 开场白：深度学习界的“铁三角” 想象一下，深度学习就像一座金字塔，而PyTorch和TensorFlow就是金字塔上最耀眼的两颗明珠。它们负责统筹全局，指挥算法，让AI能够像模像样地识别猫猫狗狗，翻译各种语言，甚至还能写诗作曲！简直是无所不能！ 但是！各位可别忘了，金字塔的基石才是最重要的！而NumPy，就是支撑起这座金字塔最坚实的那一块基石！它就像一位默默无闻的老黄牛，任劳任怨，为PyTorch和TensorFlow提供最基础，也是最重要的数据结构——多维数组（也就是我们常说的Tensor）。 所以，我们可以把PyTorch、TensorFlow和NumPy看作深度学习 …
TensorFlow 2.x 深度学习：从理论到实践
好的，各位观众老爷，各位程序媛、程序猿们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“码农界段子手”的阿Q。今天，咱们不聊风花雪月，不谈诗词歌赋，就来聊聊这炙手可热的“TensorFlow 2.x 深度学习：从理论到实践”。 别听到“深度学习”就觉得高深莫测，好像要先背完微积分才能入门似的。其实不然，只要你掌握了基本的编程概念，再加上我阿Q这口循循善诱的讲解，保证你也能玩转TensorFlow，成为朋友圈里最靓的仔！😎 开场白：深度学习的“前世今生” 话说这深度学习，并非横空出世的“妖孽”，而是人工智能领域里的一颗冉冉升起的新星。它脱胎于机器学习，而机器学习又属于人工智能的大范畴。如果把人工智能比作一个王国，那机器学习就是它的一个重要省份，而深度学习，则是这个省份里最发达的城市！ 想象一下： 人工智能： 整个王国，目标是让机器拥有像人一样的智能。 机器学习： 王国里的一块富饶土地，让机器通过学习数据，自动提升性能。 深度学习： 机器学习中最繁华的都市，利用多层神经网络模拟人脑，解决复杂问题。 深度学习之所以能在近几年大放异彩，主要得益于三个要素： 数据爆炸： 大数据的时代，我们有海量的数据供机 …