Python D2L：走進深度學習世界的必備指南

Python Deep Learning(簡稱D2L)是一本開源的深度學習入門教程，由李沐等數位大佬創建及維護。它不僅僅詳細地介紹了深度學習的原理和常用演算法，同時也提供了豐富的Python示例代碼，方便讀者在實戰中掌握知識。

一、 目錄結構

Python D2L的教程結構清晰，包含14章共76節課，每節課都以具體的實例為主線，輔以闡述深度學習知識的代碼和文字，非常易於初學者理解掌握。以下是Python D2L教程的章節目錄：

 |-----Preface
 |-----Preliminary
 |  |------Preliminaries
 |  |------Data Manipugation
 |  |------Linear Algebra
 |  |------Probability and Statistics
 |-----Dive into Deep Learning
 |  |------Linear Neural Networks
 |  |------Multilayer Perceptrons
 |  |------Deep Learning Computational Performance
 |  |------Convolutional Neural Networks
 |  |------Modern Convolutional Neural Networks
 |  |------Recurrent Neural Networks
 |  |------Modern Recurrent Neural Networks
 |  |------Attention Mechanisms
 |-----Appendix
 |  |------Appendix-A：
 |  |------Appendix-B：
 |  |------Appendix-C：
 |  |------Appendix-D：

值得一提的是，Python D2L提供了很多工具，讓你可以直接在GitHub上打開教程，一邊學習一邊實踐。GitHub上還提供了一些深度學習的實踐案例和豐富的 datasets，可以讓讀者更好地鞏固所學知識。

二、字典介紹和應用

在深度學習中，字典是經常使用的數據結構，它用來儲存鍵-值對。Python D2L提供了非常詳細的字典介紹和應用示例，讓初學者可以很好地理解它的用途。

首先，Python D2L使用字典來記錄Token序列的出現次數，如以下示例：

counts = dict()
tokens = ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'banana']
for token in tokens:
    # 如果字典中已存在此token，計數器+1
    if token in counts:
        counts[token] += 1
    # 如果字典中不存在此token，將其計數器設為1
    else:
        counts[token] = 1
counts
>>>> {'apple': 2, 'banana': 3}

此外，在深度學習中，還常常使用字典來替換標記，如下所示：

d2l.set_figsize()
img = image.imread('catdog.jpg')
d2l.plt.imshow(img.asnumpy())

上述代碼中，d2l.set_figsize()可以設置圖片大小，而image.imread(‘catdog.jpg’)則是讀取本地圖片文件。可以看到，img是一個圖片類型的序列，我們需要將序列轉換為tensor類型進行矩陣操作。這裡用到了Python D2L內部的字典d2l.plt來實現，其中plt表示「Plotting」。

三、矩陣操作

在深度學習演算法中，矩陣操作是經常使用的操作之一。Python D2L詳細介紹了矩陣的基本概念、矩陣的數值計算等等。以下為Python D2L中的矩陣操作代碼示例：

import torch
from torch import nn
import torchvision

net = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(),
                    nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
                    nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.ReLU(),
                    nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(),
                    nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.ReLU(),
                    nn.Linear(120, 84), nn.ReLU(), nn.Linear(84, 10))

X = torch.randn(size=(1, 1, 28, 28), dtype=torch.float32)
for layer in net:
    X = layer(X)
    print(layer.__class__.__name__, 'Output shape:\t', X.shape)

上述代碼實現了一個LeNet，用於在MNIST數據集上進行手寫數字識別的訓練和測試。

四、實戰案例

Python D2L提供了多個實戰案例，讓讀者可以更好的掌握深度學習的知識。以下為Python D2L中的圖像分類代碼示例：

# 導入類庫
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
  
# 定義模型參數
in_channels, out_channels, kernel_size = 1, 10, 5
batch_size, num_epochs, lr = 256, 10, 0.5
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 載入數據集
train_dataset = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='data/FashionMNIST', train=True, transform=transforms.ToTensor())
test_dataset = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='data/FashionMNIST', train=False, transform=transforms.ToTensor())
train_data = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_data = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 定義模型
class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size),
                                   nn.ReLU(),
                                  nn.MaxPool2d(2, 2),
                                  nn.Conv2d(out_channels, out_channels * 2, kernel_size),
                                  nn.ReLU(), 
                                  nn.MaxPool2d(2, 2))
        self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(out_channels * 2 * 4 * 4, out_channels * 2),
                                 nn.ReLU(),
                                 nn.Linear(out_channels * 2, 10))

    def forward(self, x):
        conv_out = self.conv(x)
        res = self.fc(conv_out.view(conv_out.shape[0], -1))
        return res
      
# 定義損失函數和優化器
net = LeNet()
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)

# 訓練模型
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (images, targets) in enumerate(train_data):
        images, targets = images.to(device), targets.to(device)

        outputs = net(images)
        loss = loss_fn(outputs, targets)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if batch_idx % 200 == 0:
            print('Epoch:{}, batch_index:{}/{}, train_loss:{:.3f}'.format(
                epoch, batch_idx, len(train_data), loss.item()))
            
# 測試模型
net.eval()
with torch.no_grad():
    correct, total = 0, 0
    for images, labels in test_data:
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)
        outputs = net(images)
        _, preds = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (preds == labels).sum().item()
    print('Accuracy of the model on the test images: {:.2f}%'.format(100 * correct / total))

上述代碼實現了圖像識別的訓練和測試，在FashionMNIST數據集上獲得了不錯的測試結果。

五、總結

本文介紹了Python D2L的基本結構、字典介紹和應用、矩陣操作以及實戰案例等內容。Python D2L不僅僅是一本Python開源的深度學習教程，還提供了豐富的示例和實踐，使初學者可以更好地理解深度學習的相關知識。如果你也想學習深度學習，Python D2L是一個不錯的選擇。