深度学习从0到1实战笔记

这篇文章介绍了深度学习中的导数、偏导数、梯度和链式法则等基础概念，帮助读者理解模型优化过程中常用的微分技术及其应用，助力提升模型性能。

线性代数是深度学习的核心基础，理解其基本概念和运算对于掌握神经网络至关重要。本文将详细介绍线性代数中的关键内容，并结合PyTorch框架进行示例。

本节将详细介绍数据预处理的相关知识，结合 PyTorch 框架演示如何从数据读取、格式转换、数据标准化到批量处理，构建一条完整的数据预处理流水线。

在深度学习中，张量（Tensor）是一个非常基础且重要的概念。简单来说，张量可以看作是多维数组，类似于标量、向量和矩阵的扩展形式。它们用于表示数据和模型中的各种信息。