‌机器学习快速入门--0算力起步实践篇

在学习人工智能的过程中，显卡是必不可少的工具，但它的成本较高且更新换代速度很快。那么，没有GPU的情况下如何学习人工智能呢？以下是针对普通电脑与有算力环境分离的学习规划方案，尤其适合前期无GPU/云计算资源的学习者：

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‌一、普通电脑学习阶段（0算力需求）‌

‌1. 基础知识与轻量级实践‌

• ‌数学基础‌
  • 线性代数：矩阵乘法（手工计算 + NumPy实现）

例1：NumPy数据处理

import numpy as np
# 创建一个NumPy数组
numpy_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 使用NumPy函数对数组进行操作
squared = np.square(numpy_array)
print("NumPy Array Squared:", squared)

运行结果：

NumPy Array Squared: [ 1  4  9 16 25]

例2：Python原生数据处理

# 创建一个Python原生列表
python_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用Python循环对列表进行操作
squared_list = []
for num in python_list:squared_list.append(num ** 2)
print("Python List Squared:", squared_list)

运行结果：

Python List Squared: [1, 4, 9, 16, 25]

例3：用NumPy库做矩阵运算

import numpy as np  # 创建两个二维矩阵  
matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]])  
matrix_b = np.array([[5, 6], [7, 8]])  # 矩阵乘法  
result_multiply = np.dot(matrix_a, matrix_b)  
print("Matrix Multiplication:")  
print(result_multiply)  # 矩阵转置  
result_transpose_a = matrix_a.T  
result_transpose_b = np.transpose(matrix_b)  
print("\nMatrix A Transpose:")  
print(result_transpose_a)  
print("\nMatrix B Transpose:")  
print(result_transpose_b)  # 矩阵求逆（需要矩阵是可逆的）  
result_inverse_a = np.linalg.inv(matrix_a)  
print("\nMatrix A Inverse:")  
print(result_inverse_a)  

运行结果：

Matrix Multiplication:
[[19 22][43 50]]Matrix A Transpose:
[[1 3][2 4]]Matrix B Transpose:
[[5 7][6 8]]Matrix A Inverse:
[[-2.   1. ][ 1.5 -0.5]]

例4：用NumPy库对二维数组进行重组

import numpy as np  # 创建一个一维数组  
original_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])  # 将一维数组重组为二维数组（3x3矩阵）  
reshaped_array = original_array.reshape(3, 3)  
print("Reshaped Array (3x3 matrix):")  
print(reshaped_array)  # 将二维数组重组为一维数组，并指定新数组的顺序（C顺序或F顺序）  
# C顺序是按行读取元素，F顺序是按列读取元素  
c_order_flattened = reshaped_array.flatten('C')  
f_order_flattened = reshaped_array.flatten('F')  print("\nFlattened Array (C Order):")  
print(c_order_flattened)  print("\nFlattened Array (F Order):")  
print(f_order_flattened)  # 使用transpose()函数交换数组的轴  
transposed_array = reshaped_array.transpose()  
print("\nTransposed Array:")  
print(transposed_array)  

运行结果：

Reshaped Array (3x3 matrix):
[[1 2 3][4 5 6][7 8 9]]Flattened Array (C Order):
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]Flattened Array (F Order):
[1 4 7 2 5 8 3 6 9]Transposed Array:
[[1 4 7][2 5 8][3 6 9]]

• 概率统计：贝叶斯公式推导（Python实现朴素贝叶斯分类器）
• ‌编程核心‌
  • Python基础语法：函数、类、文件操作
  • 数据处理库：Pandas（数据清洗）、Matplotlib（可视化）

以下是 Pandas 库的一些主要特点和功能：

1. 数据结构：
   1. DataFrame：类似于电子表格的二维数据结构，包含了多行多列的数据，可以方便地对数据进行操作和分析。
   2. Series：一维标记数组，常用于表示一列数据。
2. 数据读取和写入：支持多种数据格式的读取和写入，如 CSV、Excel、SQL 数据库等。提供了方便的函数和方法来加载、保存和处理数据。
3. 数据选择和过滤：使用索引和标签来选择数据的特定行和列。支持基于条件的过滤和筛选操作。
4. 数据清洗和预处理：提供了对缺失值、重复值的处理方法。可以进行数据类型转换、填充缺失值等操作。
5. 数据聚合和分组：能够对数据进行聚合计算，如求和、平均值、计数等。支持根据特定列进行分组，并对每个组进行聚合操作。
6. 数据连接和合并：可以将多个数据结构进行连接或合并，如按列或行进行合并。
7. 时间序列处理：提供了专门的时间序列功能，如日期和时间的处理、时间间隔的计算等。
8. 数据可视化：与其他可视化库（如 Matplotlib、Seaborn）集成，方便进行数据可视化。
9. 数据分析和统计：提供了各种统计函数和指标的计算，如描述性统计、相关性分析等。

例5：假设我们有一个名为data.csv的CSV文件，内容如下：

Name,Age,City  
Alice,25,New York  
Bob,30,Los Angeles  
Charlie,35,Chicago  
David,40,San Francisco

用Pandas库来读取、处理数据

import pandas as pd  # 读取CSV文件到DataFrame  
df = pd.read_csv('data.csv')  # 查看前几行数据  
print(df.head())  # 数据清洗：将'Age'列中的字符串转换为整数  
df['Age'] = df['Age'].astype(int)  # 数据转换：添加一列'Is_Adult'，判断年龄是否大于等于18  
df['Is_Adult'] = df['Age'] >= 18  # 数据分析：计算每个城市的成年人数  
adult_counts = df.groupby('City')['Is_Adult'].sum()  
print(adult_counts)  # 数据分析：找出年龄最大的人  
oldest_person = df.loc[df['Age'].idxmax()]  
print(oldest_person)  # 数据分析：按年龄从大到小排序  
sorted_df = df.sort_values('Age', ascending=False)  
print(sorted_df)

例6：用Pandas库做数据聚合和分组

import pandas as pd
# 创建一个扩展后的学生成绩DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve', 'Frank', 'Grace', 'Henry'],'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M'],'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science', 'Science'],'Score': [85, 90, 78, 92, 88, 76, 95, 89]
}df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据:")
print(df)# 按姓名和科目分组，计算每个组的平均分
grouped = df.groupby(['Name', 'Subject'])['Score'].mean()# 将结果转换为DataFrame以便更好地显示
result = grouped.reset_index()
print("按姓名和科目分组后的平均分:")
print(result)# 进一步分析：计算每个学生的平均成绩
student_avg_scores = df.groupby('Name')['Score'].mean()
print("\n每个学生的平均成绩:")
print(student_avg_scores)# 进一步分析：计算每个科目的平均成绩
subject_avg_scores = df.groupby('Subject')['Score'].mean()
print("\n每个科目的平均成绩:")
print(subject_avg_scores)

‌输出结果

按姓名和科目分组后的平均分:
      Name  Subject  Score
0    Alice     Math   85.0
1      Bob     Math   90.0
2  Charlie     Math   78.0
3    David     Math   92.0
4      Eve  Science   88.0
5    Frank  Science   76.0
6    Grace  Science   95.0
7    Henry  Science   89.0
 
 
每个学生的平均成绩:
Name
Alice      85.0
Bob        90.0
Charlie    78.0
David      92.0
Eve        88.0
Frank      76.0
Grace      95.0
Henry      89.0
Name: Score, dtype: float64
 
 
每个科目的平均成绩:
Subject
Math       86.25
Science    87.00
Name: Score, dtype: float64

用Pandas库做数据可视化

这个例子中，我们构造了一个数据集，然后用Pandas库生成柱状图和折线图，然后用matplotlib库完成画图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个简单的数据集
data = {'Year': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020],'Sales': [100, 150, 70, 200, 180, 220],'Profits': [50, 60, 40, 80, 70, 90]
}# 将数据转换为Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)# 绘制柱状图
df.plot(kind='bar', x='Year', y=['Sales', 'Profits'], legend=True, title='Sales and Profits Over Years')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Amount')
plt.show()# 绘制折线图
df.plot(kind='line', x='Year', y=['Sales', 'Profits'], legend=True, title='Sales and Profits Over Years (Line Chart)')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Amount')
plt.show()

输出结果:

Matplotlib 是一个用于创建数据可视化的 Python 库。它提供了广泛的绘图选项，包括线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等等，可以用于数据分析、科学计算和统计可视化等领域。

以下是 Matplotlib 的一些主要特点和功能：

1. 多样化的绘图类型：Matplotlib 支持多种类型的图形，如二维和三维图形，以及各种图表样式，使得用户可以根据数据特点选择合适的可视化方式。
2. 灵活的坐标轴和刻度控制：用户可以自定义坐标轴范围、刻度标签、网格线等，以满足具体的可视化需求。
3. 数据标注和图例：Matpltolib 允许用户添加文本标注、图例、标题等元素，以便更好地解释和说明图形。
4. 颜色和样式设置：可以通过设置颜色、线条样式、标记等来美化图形，使其更具吸引力和可读性。
5. 子图和布局：Matplotlib 支持在同一图形中创建多个子图，并可以灵活地控制子图的布局和排列方式。
6. 数据交互：可以通过鼠标点击、悬停等交互方式获取图形上的数据信息，增强数据探索的能力。
7. 导出图形：图形可以以多种格式导出，如 PNG、JPEG、SVG 等，方便与其他文档或报告进行集成。

例1：用Matplotlib库画二维、三维图

这个例子中，我们简单画了一个二维正弦曲线，和一个三维散点图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)# 使用Matplotlib绘制线形图
plt.plot(x, y)# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('2D Line Plot')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
# 显示图表
plt.show()# 创建数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
z = np.random.rand(50)# 创建一个3D坐标轴
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 使用Matplotlib绘制三维散点图
ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')# 设置图表标题和坐标轴标签
ax.set_title('3D Scatter Plot')
ax.set_xlabel('X Axis')
ax.set_ylabel('Y Axis')
ax.set_zlabel('Z Axis')
# 显示图表
plt.show()

例2：用Matplotlib库画图、添加标注、设置颜色样式

这个例子中，我们画了两条直线，一条是普通直线，一条设置了颜色和线条样式，然后在线条上标注了五个点。

import matplotlib.pyplot as plt# 示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']# 绘制线图
plt.plot(x, y, label='Line')
# 设置颜色和线条样式
plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=3, linestyle='--', label='Dashed Line')# 添加数据标注
for i in range(len(x)):plt.annotate(labels[i], (x[i], y[i]), fontsize=12)# 添加图例
plt.legend()
# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Data Annotation and Color Style Example')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
# 显示图形
plt.show()

• 本地工具‌：Jupyter Notebook/VSCode

‌2. 经典机器学习算法‌

• ‌Scikit-learn全流程‌

Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，它建立在NumPy、SciPy和matplotlib等基础工具包之上。Scikit-learn最初是由David Cournapeau在Google Summer of Code项目中开发的，后来由其他开发人员进行了重写和扩展。

Scikit-learn库提供了简单高效的数据挖掘和数据分析工具，可以在各种环境中重复使用。它包含众多顶级机器学习算法，主要有六大基本功能，分别是分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理。Scikit-learn具有非常活跃的用户社区，基本上其所有的功能都有非常详尽的文档供用户查阅。

以下是对 Scikit-learn 库的一些介绍：

1. 丰富的算法和模型：Scikit-learn 包含了各种常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、聚类、朴素贝叶斯等。这些算法可以用于分类、回归、聚类、异常检测等不同的任务。
2. 数据预处理：Scikit-learn 提供了一系列的数据预处理功能，例如特征缩放、标准化、缺失值处理、特征选择等。这些工具可以帮助你对数据进行清洗和准备，以便更好地适应不同的机器学习算法。
3. 模型评估和选择：该库包含了多种模型评估指标和方法，如准确率、召回率、F1 分数等。它还提供了交叉验证等技术来对模型进行评估和调优，帮助你选择最佳的模型和超参数。
4. 易于使用的接口：Scikit-learn 的 API 设计简洁直观，使得使用各种算法变得相对容易。它的模型通常具有一致的接口和参数，方便进行快速实验和比较不同算法的效果。
5. 扩展性和兼容性：Scikit-learn 可以与其他数据分析库和框架很好地集成，如 Pandas、NumPy 和 Matplotlib。它也支持多种编程语言，如 Python。
6. 广泛的应用和社区支持：Scikit-learn 在学术界和工业界都得到了广泛的应用，有大量的文档、教程和案例可供参考。同时，社区也非常活跃，你可以在网上找到许多关于 Scikit-learn 的讨论和解决方案。

例1：用Scikit-learn库训练线性回归模型

在这个例子中，我们首先加载了一个乳腺癌数据集。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个线性回归模型，并使用训练集数据对模型进行拟合。最后，我们使用模型对测试集进行预测，并计算预测结果与真实结果之间的均方误差。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error# 加载数据集
breast_cancer = load_breast_cancer()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(breast_cancer.data, breast_cancer.target, test_size=0.2, random_state=42)# 创建线性回归模型
regression_model = LinearRegression()
# 拟合训练数据
regression_model.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测
y_pred = regression_model.predict(X_test)
# 计算均方误差（MSE）作为评估指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

输出结果：

均方误差： 0.0641088624702944

例2：用Scikit-learn库做数据预处理

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,StandardScalerdata = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
category_feature = ['A', 'B', 'C']# 进行特征标准化和独热编码
scaler = StandardScaler()
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)data_scaled = scaler.fit_transform(data)
category_feature = np.array(category_feature)
encoded_category_feature = encoder.fit_transform(category_feature.reshape(-1, 1))# 组合标准化和独热编码的结果
preprocessed_data = np.hstack((data_scaled, encoded_category_feature))
print(preprocessed_data)

输出结果：

[[-1.22474487 -1.22474487 -1.22474487  1.          0.          0.        ]
 [ 0.                  0.                  0.                  0.          1.          0.        ]
 [ 1.22474487  1.22474487  1.22474487  0.          0.          1.        ]]

例3：用Scikit-learn库训练模型并评估模型

在这个例子中，我们首先加载了鸢尾花数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后，我们对数据进行了标准化处理，以消除特征之间的量纲差异。接下来，我们创建了一个SVM分类器，并用训练数据对其进行训练。

训练完成后，我们使用测试集对模型进行评估。评估指标包括准确率（accuracy）、混淆矩阵（confusion matrix）和分类报告（classification report）。这些指标提供了关于模型性能的不同方面的信息。

最后，我们使用交叉验证（cross-validation）来进一步评估模型的性能。交叉验证将数据集划分为多个子集，并在这些子集上多次训练和测试模型，以得到更可靠的评估结果。在这个例子中，我们使用了5折交叉验证（cv=5），并输出了每次迭代的分数以及平均分数。

通过不同维度的模型评估，我们可以看出Scikit-learn库有多么强大！

import numpy as np  
from sklearn import datasets  
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score  
from sklearn.preprocessing import StandardScaler  
from sklearn.svm import SVC  
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report  # 加载鸢尾花数据集  
iris = datasets.load_iris()  
X = iris.data  
y = iris.target  # 划分数据集为训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)  # 数据标准化  
scaler = StandardScaler()  
X_train = scaler.fit_transform(X_train)  
X_test = scaler.transform(X_test)  # 创建SVM分类器  
clf = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)  # 训练模型  
clf.fit(X_train, y_train)  # 预测测试集  
y_pred = clf.predict(X_test)  # 评估模型  
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)  
print(f"Accuracy: {accuracy}")  # 输出混淆矩阵  
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)  
print(f"Confusion Matrix:\n{cm}")  # 输出分类报告  
report = classification_report(y_test, y_pred)  
print(f"Classification Report:\n{report}")  # 交叉验证评估模型  
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)  
print(f"Cross-validation scores: {scores}")  
print(f"Cross-validation mean score: {np.mean(scores)}")

输出结果：

Accuracy: 0.9777777777777777
Confusion Matrix:
[[19  0  0]
 [ 0 12  1]
 [ 0  0 13]]
Classification Report:
              precision    recall  f1-score   support
 
 
           0       1.00      1.00      1.00        19
           1       1.00      0.92      0.96        13
           2       0.93      1.00      0.96        13
 
 
    accuracy                           0.98        45
   macro avg       0.98      0.97      0.97        45
weighted avg       0.98      0.98      0.98        45
 
 
Cross-validation scores: [0.96666667 1.         0.96666667 0.96666667 1.        ]
Cross-validation mean score: 0.9800000000000001

• 使用CPU友好的算法：

  python Code

  # 逻辑回归示例（无需GPU） from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression(max_iter=1000) # 控制迭代次数 model.fit(X_train, y_train)

• 推荐数据集：
  • 鸢尾花分类（150条数据）
  • 波士顿房价预测（506条数据）

‌3. 轻量级深度学习体验‌

• ‌小模型训练技巧‌
  • 使用TensorFlow/PyTorch的CPTensorFlow是由Google Brain团队开发的一个开源软件库，主要用于机器学习和深度学习任务。TensorFlow的名字来自于张量（Tensor）和流（Flow），代表了一个数据流图中的数学运算操作，以及数据在这些操作之间的流动。

TensorFlow的基本概念包括：

• 张量（Tensor）：TensorFlow的基本数据类型，类似于多维数组。在TensorFlow中，所有的数据都通过张量来表示，包括输入、输出、权重等。
• 计算图（Graph）：定义了数据流图中的所有操作和数据依赖关系。它包括节点（Node）和边（Edge），节点代表了一种操作（如加法、乘法），边代表了数据流（如张量）。
• 会话（Session）：是TensorFlow执行计算图的环境，通过会话可以对计算图中的操作进行执行和求值。

TensorFlow的使用场景包括：

• 图像识别：TensorFlow提供了卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，可用于图像识别、目标检测等任务。
• 自然语言处理：TensorFlow提供了循环神经网络（RNN）等模型，可用于语音识别、机器翻译等自然语言处理任务。
• 数据分析：TensorFlow提供了各种机器学习算法，可用于数据分析、预测建模等任务。
• 强化学习：TensorFlow提供了强化学习算法，可用于各种智能决策场景，如游戏AI、机器人控制等。

例1：TensorFlow神经元网络训练演示

本例中，我们首先加载了鸢尾花数据集，并将类别标签进行独热编码。然后，我们使用TensorFlow 的 Keras API 构建了一个简单的神经网络模型，包括两个密集连接层。通过划分训练集和测试集，我们可以训练模型并在测试集上进行评估。最后，打印出测试集上的损失和准确率。这个神经元网络比较简单，仅适合演示。

import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 将类别进行独热编码
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
y_encoded = encoder.fit_transform(y.reshape(-1, 1))# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y_encoded, test_size=0.2, random_state=42)# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(4,)),tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')
])# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, validation_split=0.1)# 在测试集上进行评估
test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Test Loss:", test_loss)
print("Test Accuracy:", test_accuracy)

输出结果：

Test Loss: 0.4498146176338196
Test Accuracy: 0.8999999761581421

例2：用TensorFlow训练RNN神经元网络

本例演示TensorFLow训练复杂的RNN神经网络，为了充分展示RNN的记忆性特点，我们构建一个正弦曲线序列。在这个任务中，模型需要学习预测一个序列的下一个元素，该元素依赖于前面的几个元素。我们使用Keras构建的简单RNN模型的示例，用于预测正弦波序列中的下一个点。本例中，RNN模型将会学习识别正弦波的模式，并使用它的“记忆”来预测序列的下一个点。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense# 生成正弦波数据
def generate_sine_wave(batch_size, n_steps):freq1, freq2, offsets1, offsets2 = np.random.rand(4, batch_size, 1)time = np.linspace(0, 1, n_steps)series = 0.5 * np.sin((time - offsets1) * (freq1 * 10 + 10))series += 0.2 * np.sin((time - offsets2) * (freq2 * 20 + 20))series += 0.1 * (np.random.rand(batch_size, n_steps) - 0.5)return series[..., np.newaxis].astype(np.float32)# 超参数
batch_size = 10000
n_steps = 50
n_features = 1# 生成训练数据
X_train, y_train = [], []
for _ in range(batch_size):x = generate_sine_wave(1, n_steps + 1)[0]X_train.append(x[:n_steps, :])y_train.append(x[n_steps, :])
X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train)
print(X_train.shape)# 构建RNN模型
model = Sequential([SimpleRNN(50, return_sequences=True, input_shape=[X_train.shape[1], X_train.shape[2]]),SimpleRNN(50),Dense(n_features)
])# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, verbose=1, validation_split=0.2)
# 评估模型
loss = model.evaluate(X_train, y_train, verbose=0)
print('Train loss:', loss)# 使用模型进行预测
def predict_sequence(model, seed_sequence):n_predict = 10  # 预测接下来的10个点x = seed_sequencefor _ in range(n_predict):x_pred = model.predict(x.reshape((1, x.shape[0], x.shape[1])))x = np.concatenate([x, x_pred], axis=0)return x# 可视化预测结果
seed_sequence = generate_sine_wave(1, n_steps)[0]
predicted_sequence = predict_sequence(model, seed_sequence)
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(np.linspace(0, 1 - 1/6, n_steps), seed_sequence.flatten(), label='Seed Sequence', linewidth=3)
plt.plot(np.linspace(0, 1, n_steps + 10), predicted_sequence.flatten(), label='Predicted Sequence', linewidth=2)
plt.legend()
plt.show()

输出结果：从输出结果可见，右侧橙色曲线基本符合正确的走势。注：本例图形和正弦曲线稍微有些差距，但我们的目的不是为了完全拟合正弦曲线。

PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）于2017年1月推出的一个开源的Python机器学习库，主要用于深度学习领域。它的前身是Torch，一个由Lua语言编写的科学计算框架，用于支持大量的机器学习算法。然而，由于Lua语言相对小众，Torch的流行度受到限制，于是FAIR决定使用更普及的Python语言重新开发Torch，从而诞生了PyTorch。

PyTorch继承了Torch的底层架构，但提供了Python接口，使其更加易于使用。它基于动态计算图，这意味着在构建和训练神经网络时，开发者可以像编写普通的Python程序一样进行调试和修改。这种灵活性使得PyTorch在研究和原型设计方面非常受欢迎。

PyTorch提供了两个主要的高级功能：一是具有强大的GPU加速的张量计算，类似于NumPy；二是包含自动求导系统的深度神经网络。这使得PyTorch在深度学习领域具有独特的优势，可以快速实现和优化复杂的神经网络模型。

PyTorch的主要特点包括：

1. 动态图：PyTorch使用动态计算图，这意味着你可以在构建神经网络时像编写普通Python程序一样进行调试和修改。这种灵活性使得PyTorch在研究和原型设计方面非常受欢迎。
2. 张量计算：PyTorch提供了多维数组对象（称为张量），支持各种张量操作，包括数学运算、线性代数、矩阵运算等。这些操作可以在GPU上高效执行，加速深度学习模型的训练。
3. 自动微分：PyTorch具有自动微分功能，可以自动计算神经网络中的梯度。这使得在训练过程中反向传播算法的实现变得非常简单。
4. 深度学习框架：PyTorch提供了丰富的深度学习框架，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。这些框架可以方便地用于图像识别、自然语言处理、语音识别等任务。
5. 社区支持：PyTorch有一个庞大的社区，提供了许多有用的资源和工具，如教程、示例代码、预训练模型等。这使得PyTorch成为深度学习领域的热门选择之一。

PyTorch与TensorFLow都是强大的机器学习库，被广泛用于神经元网络及大模型训练。这两个库二选一即可，从目前的趋势来看PyTorch逐渐略胜出一些。

例1：PyTorch训练线性回归模型

这个例子中，我们首先创建了一个简单的线性数据集，然后定义了一个线性回归模型。我们使用均方误差（MSE）作为损失函数，并使用随机梯度下降（SGD）作为优化器。接着，我们对模型进行了100轮的训练，并在每10轮输出一次损失值。最后，我们使用训练好的模型对输入数据进行预测，并将结果可视化。

import torch  
import torch.nn as nn  
import torch.optim as optim  
import matplotlib.pyplot as plt  # 创建一个简单的线性数据集  
x_data = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]], dtype=torch.float32)  
y_data = torch.tensor([[2.0], [4.0], [6.0]], dtype=torch.float32)  # 定义线性模型 
linear_model = nn.Linear(1, 1)  # 定义损失函数和优化器  
criterion = nn.MSELoss()  
optimizer = optim.SGD(linear_model.parameters(), lr=0.01)  # 训练模型  
num_epochs = 100  
for epoch in range(num_epochs):  # 前向传播  y_pred = linear_model(x_data)  # 计算损失  loss = criterion(y_pred, y_data)  # 反向传播  optimizer.zero_grad()  loss.backward()  # 更新权重  optimizer.step()  if (epoch+1) % 10 == 0:  print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}')  # 测试模型  
with torch.no_grad():  y_pred = linear_model(x_data)  
print(y_pred)  # 可视化结果  
plt.scatter(x_data.numpy(), y_data.numpy(), color="orange")  
plt.plot(x_data.numpy(), y_pred.numpy(), 'g-', lw=3)  
plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.item(), fontdict={'size': 20, 'color': 'red'})  
plt.show()

输出结果：

例2：PyTorch训练神经元网络模型

在这个例子中，我们首先生成了一个简单的二分类数据集，其中x_data是随机生成的输入数据，y_data是根据x_data的值生成的标签（0或1）。

然后，我们定义了一个名为SimpleNeuralNetwork的神经元网络类，它包含一个输入层到隐藏层的全连接层（fc1），一个ReLU激活函数，一个隐藏层到输出层的全连接层（fc2），以及一个Sigmoid激活函数用于将输出压缩到0和1之间。

接着，我们实例化了这个网络，并定义了二分类交叉熵损失函数（BCELoss）和随机梯度下降优化器（SGD）。

在训练循环中，我们进行了前向传播、损失计算、反向传播和权重更新。每100个epoch打印一次当前的损失值。

最后，我们测试了网络的准确性，并绘制了数据点和网络预测结果的图表。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一个简单的二分类数据集
x_data = torch.tensor(np.random.rand(100, 1), dtype=torch.float32)
y_data = torch.tensor(x_data.numpy() < 0.5, dtype=torch.float32)  # 0 for x < 0.5, 1 for x >= 0.5# 定义神经元网络
class SimpleNeuralNetwork(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleNeuralNetwork, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(1, 10)  # 输入层到隐藏层，10个神经元self.relu = nn.ReLU()self.fc2 = nn.Linear(10, 1)  # 隐藏层到输出层self.sigmoid = nn.Sigmoid()def forward(self, x):out = self.fc1(x)out = self.relu(out)out = self.fc2(out)out = self.sigmoid(out)return out# 实例化网络model = SimpleNeuralNetwork()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()  # 二分类交叉熵损失
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)# 训练网络
num_epochs = 1000
for epoch in range(num_epochs):# 前向传播outputs = model(x_data)# 计算损失loss = criterion(outputs, y_data)# 反向传播optimizer.zero_grad()loss.backward()# 更新权重optimizer.step()if (epoch + 1) % 100 == 0:print(f'Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}')# 测试网络with torch.no_grad():predictions = model(x_data)predictions_cls = predictions.round()  # 将输出四舍五入为0或1correct = (predictions_cls == y_data).sum().item()print(f'Accuracy: {correct / len(y_data)}')# 可视化结果
plt.scatter(x_data.numpy(), y_data.numpy())
plt.plot(x_data.numpy(), predictions_cls.numpy(), 'y-', lw=1)
plt.text(0.5, 0, 'Accuracy=%.2f' % (correct / len(y_data)), fontdict={'size': 20, 'color': 'red'})
plt.show()

• 限制数据量：MNIST手写数字识别（6万条，单批次32条可运行）
• ‌模型压缩‌：

  python Code

  # PyTorch简化网络示例 model = nn.Sequential( nn.Linear(784, 64), # 输入层→隐藏层（大幅减少参数） nn.ReLU(), nn.Linear(64, 10) # 输出层 )

---

‌二、算力环境学习阶段（需GPU/云计算）

环境配置

• 显卡驱动：

nvidia-smi #显示的是GPU驱动版本和驱动支持的CUDA版本。显卡能否正常工作
nvcc --version #显示的是安装的CUDA工具包版本，用于编译CUDA程序，依此程序调用到显卡。

TensorFlow 与 CUDA 和 cuDNN 版本兼容性

TensorFlow 版本	支持的 CUDA 版本	支持的 cuDNN 版本	备注

2.11.x

CUDA 11.2, 11.3

cuDNN 8.1, 8.2

推荐在生产环境中使用。支持新硬件和旧硬件

2.10.x

CUDA 11.2, 11.3

cuDNN 8.1, 8.2

与 2.11.x 兼容，较稳定

2.9.x

CUDA 11.2, 11.3

cuDNN 8.1, 8.2

适用于大多数常见硬件，稳定性较好

2.8.x

CUDA 11.0, 11.1

cuDNN 8.0, 8.1

对于较老的硬件平台也能良好运行

2.7.x

CUDA 10.1, 10.2

cuDNN 7.6

适用于老旧硬件环境，稳定性较高

PyTorch 与 CUDA 和 cuDNN 版本兼容性

PyTorch 版本	支持的 CUDA 版本	支持的 cuDNN 版本	备注

2.0.x

CUDA 12.0, 12.1

cuDNN 8.9

最新的 PyTorch 版本，支持 CUDA 12.x

1.13.x

CUDA 11.6, 11.7

cuDNN 8.4

适合较新硬件和环境，推荐使用

1.12.x

CUDA 11.3, 11.4

cuDNN 8.3

稳定性较好，适合生产环境

1.10.x / 1.11.x

CUDA 10.2, 11.1, 11.2

cuDNN 8.0, 8.1

适用于老旧硬件或兼容性较强的环境

1.8.x / 1.9.x

CUDA 10.1, 10.2

cuDNN 7.6

与较老的硬件或操作系统兼容

 测试显卡驱动是否安装成功

def gpu_test():import torchdevice = torch.device('cuda:0')a = torch.randn([2, 3, 4]).to(device)b = torch.randn([2, 3, 4]).to(device)c = a + bprint(c.device)print("PyTorch版本:", torch.__version__)print("GPU是否可用:", torch.cuda.is_available())print("GPU数量:", torch.cuda.device_count())  # 查看GPU个数print("CUDA版本:", torch.version.cuda)  # )print("cuDNN是否启用:", torch.backends.cudnn.enabled)if __name__ == '__main__':gpu_test()

cuda:0
PyTorch版本: 2.5.1+cu124
GPU是否可用: True
GPU数量: 1
CUDA版本: 12.4
cuDNN是否启用: True

• 环境管理

Anaconda #虚拟出不同环境，因程序依赖不同库来编写，多个不同项目运行就会切换不同的版本，没有它只能同一时间只能保留一个环境。这个时候使用这个工具就可以同时隔离出多个环境。一句命令在不同的环境来回切换。

conda env list  #显示当前虚拟环境列表
conda info --envs

conda list  # 显示当前conda环境下的已经安装软件包‌1. 深度学习进阶‌

• ‌硬件需求场景‌
  • 计算机视觉：ResNet50训练（ImageNet需GPU）

PyTorch 的 torchvision 库中已经包含了预定义的 ResNet-50 模型。可以直接加载和使用这个模型(自动通过网络下载数据并运行)：

import torch
import torchvision.models as models# 加载预训练的 ResNet-50 模型
model = models.resnet50(pretrained=True)# 如果你需要修改模型（例如改变最后的全连接层）
num_classes = 10  # 修改为你自己的类别数量
model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)# 将模型移动到设备（例如 GPU）
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)print(model)

输出结果：
ResNet((conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True)(maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False)(layer1): Sequential((0): Bottleneck((conv1): Conv2d(64, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True)(downsample): Sequential((0): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)))(1): Bottleneck((conv1): Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True))(2): Bottleneck((conv1): Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True)))(layer2): Sequential((0): Bottleneck((conv1): Conv2d(256, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True)(downsample): Sequential((0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)))(1): Bottleneck((conv1): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True))(2): Bottleneck((conv1): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True))(3): Bottleneck((conv1): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True)))(layer3): Sequential((0): Bottleneck((conv1): Conv2d(512, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True)(downsample): Sequential((0): Conv2d(512, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)(1): BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)))(1): Bottleneck((conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True))(2): Bottleneck((conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True))(3): Bottleneck((conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True))(4): Bottleneck((conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True))(5): Bottleneck((conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True)))(layer4): Sequential((0): Bottleneck((conv1): Conv2d(1024, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(2048, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True)(downsample): Sequential((0): Conv2d(1024, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)(1): BatchNorm2d(2048, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)))(1): Bottleneck((conv1): Conv2d(2048, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(2048, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True))(2): Bottleneck((conv1): Conv2d(2048, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)(bn2): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(conv3): Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(bn3): BatchNorm2d(2048, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inplace=True)))(avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 1))(fc): Linear(in_features=2048, out_features=10, bias=True)
)

import os
import torch
import torchvision
import tarfile
import torch.nn as nn
import numpy as np
import torch.nn.functional as F
from torchvision.datasets.utils import download_url
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision.transforms as tt
from torchvision.utils import make_grid
import torchvision.models as models
import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm import tqdm
from torch.utils.data.sampler import SubsetRandomSampler
import random#matplotlib inline
# 下载数据集
dataset_url = "https://s3.amazonaws.com/fast-ai-imageclas/imagewoof2-160.tgz"
download_url(dataset_url, '.')# 提取压缩文件
with tarfile.open('./imagewoof2-160.tgz', 'r:gz') as tar:tar.extractall(path='./data')# 查看数据目录中的内容
data_dir = './data/imagewoof2-160'
print(os.listdir(data_dir))
classes = os.listdir(data_dir + "/train")
print(classes)# 数据转换（归一化和数据增强）
stats = ((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))
train_tfms = tt.Compose([tt.RandomCrop(160, padding=4, padding_mode='reflect'), tt.RandomHorizontalFlip(), tt.ToTensor(), tt.Normalize(*stats,inplace=True)])
valid_tfms = tt.Compose([tt.Resize([160,160]),tt.ToTensor(), tt.Normalize(*stats)])# 创建ImageFolder对象
train_ds = ImageFolder(data_dir+'/train', train_tfms)
valid_ds = ImageFolder(data_dir+'/val', valid_tfms)
print(f'训练数据集长度 = {len(train_ds)}')
print(f'验证数据集长度 = {len(valid_ds)}')
# 计算数据集中的样本数量
num_samples = int(len(train_ds)/25)print(num_samples)
# 创建一个随机索引
indices = list(range(num_samples))# 打乱索引
random.shuffle(indices)# 设置训练集的大小
train_size = int(0.8 * num_samples)# 创建训练集和验证集的索引
train_indices = indices[:train_size]
valid_indices = indices[train_size:]# 创建训练集和验证集的随机抽样器
train_sampler = SubsetRandomSampler(train_indices)
valid_sampler = SubsetRandomSampler(valid_indices)# 设置批量大小
batch_size = 64# 创建训练集和验证集的数据加载器
train_dl = DataLoader(train_ds, batch_size=32, sampler=train_sampler)
valid_dl = DataLoader(valid_ds, batch_size=32, sampler=valid_sampler)""" # PyTorch数据加载器
# 创建数据加载器train_dl = DataLoader(train_ds, batch_size, shuffle=True)
valid_dl = DataLoader(valid_ds, batch_size*2) """#展示数据
def show_batch(dl):for images, labels in dl:fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))ax.set_xticks([]); ax.set_yticks([])ax.imshow(make_grid(images[:64], nrow=8, normalize=True).permute(1, 2, 0))breakplt.show()show_batch(train_dl)#设置设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')def get_default_device():"""Pick GPU if available, else CPU"""if torch.cuda.is_available():return torch.device('cuda')else:return torch.device('cpu')def to_device(data, device):"""Move tensor(s) to chosen device"""if isinstance(data, (list,tuple)):return [to_device(x, device) for x in data]return data.to(device, non_blocking=True)class DeviceDataLoader():"""Wrap a dataloader to move data to a device"""def __init__(self, dl, device):self.dl = dlself.device = devicedef __iter__(self):"""Yield a batch of data after moving it to device"""for b in self.dl: yield to_device(b, self.device)def __len__(self):"""Number of batches"""return len(self.dl)train_dl = DeviceDataLoader(train_dl, device)
valid_dl = DeviceDataLoader(valid_dl, device)#基于批量归一化的预训练 ResNet 模型的定义
def accuracy(outputs, labels):_, preds = torch.max(outputs, dim=1)return torch.tensor(torch.sum(preds == labels).item() / len(preds))class ImageClassificationBase(nn.Module):def training_step(self, batch):images, labels = batch out = self(images)                  # Generate predictionsloss = F.cross_entropy(out, labels) # Calculate lossreturn lossdef validation_step(self, batch):images, labels = batch out = self(images)                    # Generate predictionsloss = F.cross_entropy(out, labels)   # Calculate lossacc = accuracy(out, labels)           # Calculate accuracyreturn {'val_loss': loss.detach(), 'val_acc': acc}def validation_epoch_end(self, outputs):batch_losses = [x['val_loss'] for x in outputs]epoch_loss = torch.stack(batch_losses).mean()   # Combine lossesbatch_accs = [x['val_acc'] for x in outputs]epoch_acc = torch.stack(batch_accs).mean()      # Combine accuraciesreturn {'val_loss': epoch_loss.item(), 'val_acc': epoch_acc.item()}def epoch_end(self, epoch, result):print("Epoch [{}], last_lr: {:.5f}, train_loss: {:.4f}, val_loss: {:.4f}, val_acc: {:.4f}".format(epoch, result['lrs'][-1], result['train_loss'], result['val_loss'], result['val_acc']))class Resnet50(ImageClassificationBase):def __init__(self):super().__init__()# Use a pretrained modelself.network = models.resnet50(pretrained=True)# Replace last layernum_ftrs = self.network.fc.in_featuresself.network.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)def forward(self, xb):return torch.sigmoid(self.network(xb))def freeze(self):# To freeze the residual layersfor param in self.network.parameters():param.require_grad = Falsefor param in self.network.fc.parameters():param.require_grad = Truedef unfreeze(self):# Unfreeze all layersfor param in self.network.parameters():param.require_grad = Truemodel = to_device(Resnet50(), device)
print(model)#fit函数
@torch.no_grad()
def evaluate(model, val_loader):model.eval()outputs = [model.validation_step(batch) for batch in val_loader]with torch.no_grad():for data,target in val_loader:output = model(data)pred = output.argmax(dim=1,keepdim=True)return model.validation_epoch_end(outputs),preddef get_lr(optimizer):for param_group in optimizer.param_groups:return param_group['lr']def fit_one_cycle(epochs, max_lr, model, train_loader, val_loader, weight_decay=0, grad_clip=None, opt_func=torch.optim.SGD):torch.cuda.empty_cache()history = []# Set up cutom optimizer with weight decayoptimizer = opt_func(model.parameters(), max_lr, weight_decay=weight_decay)# Set up one-cycle learning rate schedulersched = torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR(optimizer, max_lr, epochs=epochs, steps_per_epoch=len(train_loader))for epoch in range(epochs):# Training Phase model.train()train_losses = []lrs = []print("Epoch: ", epoch+1)for batch in tqdm(train_loader):loss = model.training_step(batch)train_losses.append(loss)loss.backward()# Gradient clippingif grad_clip: nn.utils.clip_grad_value_(model.parameters(), grad_clip)optimizer.step()optimizer.zero_grad()# Record & update learning ratelrs.append(get_lr(optimizer))sched.step()# Validation phaseresult,pred = evaluate(model, val_loader)result['train_loss'] = torch.stack(train_losses).mean().item()result['lrs'] = lrsmodel.epoch_end(epoch, result)history.append(result)return historyhistory = []
print(history)
#训练model.freeze()epochs = 10
max_lr = 0.0001
grad_clip = 0.1
weight_decay = 1e-4
opt_func = torch.optim.Adam""" history += fit_one_cycle(epochs, max_lr, model, train_dl, valid_dl, grad_clip=grad_clip, weight_decay=weight_decay, opt_func=opt_func)
def plot_accuracies(history):accuracies = [x['val_acc'] for x in history]plt.plot(accuracies, '-x')plt.xlabel('epoch')plt.ylabel('accuracy')plt.title('Accuracy vs. No. of epochs')plt.show()
plot_accuracies(history)
torch.save(model.state_dict(), 'RES.pth')  """
model.load_state_dict(torch.load('RES.pth'))
r,result=evaluate(model, valid_dl)
print(result)
data_loader_iter = iter(valid_dl)
while True:try:item = next(data_loader_iter)# 对 item 进行处理image, label = itemexcept StopIteration:break
images=image.numpy()
labels=label.numpy()fig = plt.figure(figsize=(25,4))
for idx in np.arange(9):ax = fig.add_subplot(1,9, idx+1, xticks=[], yticks=[])ax.imshow(images[idx][0])ax.set_title('real:'+str(labels[idx].item())+'ped:'+str(result[idx].item()))
plt.show()

运行结果：

• 自然语言处理：BERT微调（>8GB显存需求）
• ‌算力获取方式‌
  • ‌免费资源‌：Google Colab（GPU/TPU限额）
  • ‌付费云平台‌：AWS EC2（p3实例）、阿里云GN6i

‌2. 大规模数据处理‌

• ‌工具与场景‌
  • Spark分布式计算（需集群环境）
  • 100GB级数据集特征工程（如推荐系统）

‌3. 生产级模型部署‌

• ‌高并发场景‌
  • TensorFlow Serving + Docker容器化
  • ONNX模型跨平台优化（需算力验证）

4. 生产级工具‌ ‌

• 学习目标‌：模型部署与交互式应用开发‌ ‌

学习路径‌： FastAPI：异步接口开发 → OpenAPI 文档生成 → 中间件集成 Streamlit：数据看板构建 → 实时参数调整 → 图表动态更新 ‌场景选择‌：API 服务选 FastAPI，演示工具选 Streamlit。

from fastapi import FastAPI # 导⼊FastAPI，⽤于定义APIapp = FastAPI() # 创建FastAPI实例# http请求方式类型：get、post、put、update、delete
# 浏览器默认访问的是get类型，如果使用其他形式访问
# 出现405的提示（请求的方式不匹配）# 不带参数的访问形式：
# 访问地址：http://127.0.0.1:8000
@app.get("/")
async def test_one():return {"message": "My first fastapi project"}# 带一个参数的时候的访问形式：
# 访问地址：http://127.0.0.1:8000/hello/小宁
@app.get("/hello/{name}")
async def hello(name: str):return {"hello": f"fastapi {name}"}# 带一个参数的时候的访问形式：
# 访问地址：http://127.0.0.1:8000/my/小宁,21/长沙
@app.get("/my/{name},{age}/{addr}")
async def test_one(name: str, age: int, addr: str):return {"name": name, "age": age, "addr": addr}

‌输出结果：

• ‌学习目标‌：模型可解释性分析‌

 ‌

学习路径‌：树模型解释（XGBoost） → 深度学习解释（GradientExplainer） → 全局特征重要性 ‌资源建议‌：官方示例 Notebook + 金融风控/医疗诊断案例。

XGBoost作为由多个弱分类器（决策树）所组成的强分类器，依旧需要剪枝来优化，通常采用后剪枝。传统的 GBDT 通常通过深度控制来避免树过深，但 XGBoost 通过构建完整的树后，才进行剪枝操作，去除一些无效的分支，从而减少模型复杂度，提高泛化能力。

特点与优势：

高效性：XGBoost能够利用多核处理器进行并行计算，加速模型训练过程。同时，它使用了剪枝技术来减小树的规模，降低模型的复杂度，提高泛化能力。
准确性：由于XGBoost在损失函数的优化中使用了二阶泰勒展开，并加入了正则化项，因此它能够取得更高的预测准确性。
灵活性：XGBoost支持多种类型的损失函数，可以用于回归、分类、排序等多种问题。同时，它还支持特征维度的并行处理，提高了算法的训练效率。
鲁棒性：XGBoost对缺失值有较好的处理能力，能够自动学习最优的分裂点来处理缺失数据。此外，它还能够通过调整参数来控制模型的复杂度，以防止过拟合。

以下是XGBoost学习案例代码。

#导入所需的库
from sklearn.datasets import load_iris
from xgboost.sklearn import XGBClassifier
from xgboost import plot_importance
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
x, y = iris.data, iris.target
# 数据集分割
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=12345)
# 创建XGBoost模型
clf = XGBClassifier(booster='gbtree', #给定模型求解方式 可选参数gbtree、gblinear、dartobjective='multi:softmax',  #设置 XGBoost 使用softmax目标函数做多分类，需要设置参数num_class（类别个数）（'objective': 'binary:logistic', 二分类问题）（'objective': 'reg:squarederror',  回归任务（均方误差））num_class=3,gamma=0.1,   #指定节点分裂所需的最小损失函数下降值max_depth=6,  #最大树深reg_lambda=2, # 权重的L2正则化项。(和Ridge regression类似)。这个参数是用来控制XGBoost的正则化部分的。这个参数在减少过拟合上很有帮助。subsample=0.7, #对于每棵树，随机采样的比例。减小这个参数的值，算法会更加保守，避免过拟合。但是，如果这个值设置得过小，它可能会导致欠拟合。colsample_bytree=0.7, #控制每棵随机采样的列数的占比(每一列是一个特征)min_child_weight=3, #用于控制子节点中样本的最小权重和eta=0.1,  #每一步迭代的步长seed=1000,nthread=4,  #使用的线程数eval_metric=['mlogloss','merror'], #设置 XGBoost 使用softmax目标函数做多分类，需要设置参数num_class（类别个数）#   n_estimators=10 #弱分类器的数量#   learning_rate=0.3 #学习率#   reg_alpha=0  #L1正则化权重项，增加此值将使模型更加保守)clf=clf.fit(x_train,y_train)# 输出准确率
y_pred = clf.predict(x_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('accuracy:%.2f%%'%(accuracy*100))# 创建训练和测试数据集评估
evals = [(x_train, y_train), (x_test, y_test)]
# 训练模型并记录每一轮的评估指标
history=clf.fit(x_train, y_train,eval_set=evals,verbose=True)# 获取训练过程中的 loss 和 accuracy 曲线
eval_result = clf.evals_result()
train_merror = eval_result['validation_0']['merror']
test_merror = eval_result['validation_1']['merror']
train_mlogloss = eval_result['validation_0']['mlogloss']
test_mlogloss = eval_result['validation_1']['mlogloss']plt.figure(figsize=(12,6))
# 绘制损失曲线
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(range(len(train_mlogloss)), train_mlogloss, label='Train mlogloss', color='#F7A8B8')
plt.plot(range(len(test_mlogloss)), test_mlogloss, label='Test mlogloss', color='#A1E6A1')
plt.xlabel('Iterations')
plt.ylabel('Log Loss')
plt.title('Log Loss vs Iterations')
plt.legend()

输出结果：

accuracy:93.33%

绘制准确率曲线，接上面代码：

# 输出准确率
y_pred = clf.predict(x_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
# 绘制准确率曲线
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(range(len(train_merror)), 1 - np.array(train_merror), label='Train Accuracy', color='#87CEFA')
plt.plot(range(len(test_merror)), 1 - np.array(test_merror), label='Test Accuracy', color='#E1B0D7')
plt.xlabel('Iterations')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Accuracy vs Iterations')
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

输出结果：

分类可视化结果，接上面代码：

# 可视化分类结果
def visualize_classification(X_train, y_train, X_test, y_test, y_pred, iris):plt.figure(figsize=(12, 6))colors = ['#F7A8B8','#FFFACD','#A1E6A1']# 子图 1: 训练集分类结果plt.subplot(1,2,1)for i,color in zip(range(3),colors):plt.scatter(X_train[y_train==i,0], X_train[y_train ==i,1],color=color,edgecolors='k',label=iris.target_names[i])plt.title('Training Set Classification')plt.xlabel(iris.feature_names[0])plt.ylabel(iris.feature_names[1])plt.legend()# 子图 2: 测试集分类结果plt.subplot(1,2,2)for i,color in zip(range(3),colors):plt.scatter(X_test[y_test ==i,0], X_test[y_test ==i,1],color=color,edgecolors='k',label=iris.target_names[i])plt.title('Test Set Classification')plt.xlabel(iris.feature_names[0])plt.ylabel(iris.feature_names[1])plt.legend()plt.tight_layout()
# 调用可视化函数
visualize_classification(x_train,y_train,x_test,y_test,y_pred,iris)

输出结果：

模型调优：

1. 数据预处理：在使用XGBoost之前，需要对原始数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、处理异常值、特征选择、数据标准化等操作。
2. 划分训练集和测试集：为了评估模型的性能，需要将数据集划分为训练集和测试集。通常，80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。
3. 参数调优：XGBoost模型中有许多参数可以调整，如学习率、树的数量、树的深度等。通过交叉验证和网格搜索等技术，可以找到最优的参数组合。
4. 训练模型：使用训练集进行模型训练。XGBoost模型会根据损失函数的定义逐步优化分类器，生成多个决策树模型。
5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估。常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。

应用领域：
XGBoost在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：

金融风控：如信用卡欺诈检测、信贷审批等。
推荐系统：如商品推荐、新闻推荐等。
生物医学：如基因表达数据分析、疾病诊断中构建精确的模型等。
中医药领域：常被用于复发预测研究，如针对缺血性脑卒中患者中医药治疗的复发构建XGBoost模型进行预测。

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‌三、无算力环境的替代方案‌

‌1. 算法层面的优化‌

策略	实现方式	效果
‌数据量压缩‌	随机抽样10%数据训练	减少90%计算时间
‌特征降维‌	PCA保留95%方差	降低输入维度加速训练
‌模型轻量化‌	使用MobileNetV3（专为端侧设计）	参数量减少5-10倍

‌2. 免费算力工具‌

• 国家超算互联网平台
  • 免费计算资源抢购，
  • 特惠4折计算资源（显存64GB PCIE-1 1.00元/卡时）获取
• ‌Google Colab‌
  • 支持GPU/TPU（12小时会话限制）
  • 挂载Google Drive实现数据持久化
• ‌Kaggle Kernel‌
  • 每周30小时GPU额度（足够小型项目）

  • 国家超算互联网平台提供国产加速卡

系统类型	配置方案	开发效率	学习曲线
‌macOS‌	M2/M3芯片 + Anaconda	- Unix环境友好 - Core ML生态	中等
‌Windows‌	Win11 + Docker Desktop	- 图形化工具丰富 - VS Code生态完善	容易
‌Linux‌	Ubuntu + JupyterLab	- 原生深度学习支持 - 终端操作高效	较高

‌3. 代码效率提升技巧‌

• ‌向量化运算替代循环‌

  python Code

  # 低效写法（普通电脑易卡顿） for i in range(len(data)): result[i] = data[i] * 2 # 高效写法（NumPy向量化） result = data * 2

• ‌内存优化‌
  • 使用dtype=np.float32替代默认float64
  • 及时释放未使用的变量（del variable + gc.collect()）

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‌四、分阶段学习路线图‌

阶段	学习内容	硬件需求	耗时
‌前期‌	统计学基础+Scikit-learn	普通电脑	1-2月
‌中期‌	PyTorch/TensorFlow基础	普通电脑	2-3月
‌后期‌	大模型训练/海量数据处理	GPU/云平台	3-6月

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‌五、避坑指南‌

1. ‌普通电脑禁忌‌

   • 避免直接跑通100万+条数据的全量训练
   • 禁止尝试未裁剪的GPT-2/BERT-base模型

2. ‌低成本过渡方案‌

   • 二手GTX 1080 Ti（约￥1500，仍支持CUDA 11）
   • 阿里云/腾讯云学生优惠（￥10/月起）

3. ‌性能监控工具‌

   • Windows：任务管理器→性能标签（观察CPU/内存占用）
   • Linux：nvidia-smi（GPU监控）、htop（CPU/内存监控）

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1. 六、学习资源推荐

• 入门课程‌：
  • 吴恩达《Machine Learning》（Coursera，理论扎实）。
  • 李沐《动手学深度学习》（代码驱动，适合实践）。
• ‌书籍‌：
  • 《Python机器学习》（Scikit-learn作者编写）。
  • 《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》。
• ‌工具库‌：
  • 传统算法：Scikit-learn。
  • 深度学习：PyTorch（研究首选）、TensorFlow（工业常用）。

通过这种分离式学习，可在普通电脑上完成70%的机器学习核心技能积累，仅在最耗资源的模型训练阶段调用算力环境，显著降低学习成本。