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;教学目标;工程目录;目录;目录;1.认识数据集;1.1数据集来源;1.2数据集展示;目录;2.深度学习环境部署;2.1深度学习框架简介;1.?安装Conda
以Linux为例,安装Conda有两种常见的方式:通过Anaconda发行版安装和通过Miniconda安装。其中,Miniconda是一个更轻量级的Conda发行版,只包含Conda、Python解释器和基本的库。在此,通过以下步骤在Linux上安装Miniconda:
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2.?获取下载Miniconda安装脚本链接
???通过浏览器访问Miniconda官网下载页面(请见随书代码附带的“Miniconda官方下载链接.txt”文件),选择适合系统的安装脚本链接,如Linux的64位系统。复制下载链接。
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3.?使用wget下载安装脚本
???打开终端,使用`wget`命令下载安装脚本。可将链接替换为任意版本的下载链接。
????;2.2深度学习框架简介-安装Pytorch;2.2深度学习框架简介-安装依赖库;;3.模型训练与评估;3.1数据准备和预处理-数据目录转换;3.1数据准备和预处理-数据读取;3.1数据准备和预处理-数据划分;3.1数据准备和预处理-数据加载;3.2定义神经网络结构和超参数-定义神经网络结构;3.2定义神经网络结构和超参数-实例化神经网络;3.2定义神经网络结构和超参数-定义超参数;3.3模型训练和评估-模型训练;3.3模型训练和评估-模型评估;3.3模型训练和评估-模型最终评估;3.3模型训练和评估-模型评估指标说明;知识要点;经验总结
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