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文章目录 前言1. 神经网络基础概念1.1 神经元1.2 激活函数1.3 神经网络结构1.4 安装 Python1.5 选择开发环境2. 使用numpy构建简单神经网络 3. 使用PyTorch构建复杂神经网络

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前言

本教程旨在为广大初学者和有一定基础的开发者提供一个系统、全面且深入的 Python 神经网络学习指南。无论你是对人工智能充满好奇的新手，还是希望在神经网络领域进一步提升技能的从业者，都能从本教程中找到适合自己的内容。 Python 作为一种功能强大、易于学习且应用广泛的编程语言，在神经网络领域中扮演着举足轻重的角色。它拥有丰富的科学计算和深度学习库，如 NumPy、PyTorch、TensorFlow 等，为开发者提供了便捷的工具和高效的开发环境。借助 Python，我们可以轻松地构建、训练和部署各种复杂的神经网络模型。

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1. 神经网络基础概念 1.1 神经元

神经元是神经网络的基本单元，它接收多个输入，对输入进行加权求和，再通过一个激活函数处理后输出。

1.2 激活函数

激活函数为神经网络引入非线性因素，使网络能够学习复杂的模式。常见的激活函数有 Sigmoid、ReLU、Tanh 等。

1.3 神经网络结构

神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。隐藏层可以有多个，层数越多，网络越复杂，能学习的模式也越复杂。

1.4 安装 Python

访问 Python 官方网站，根据你的操作系统（Windows、Mac 或 Linux）下载并安装 Python 3.x 版本。安装时勾选 “Add Python to PATH”，方便在命令行中使用 Python。

Python 3.7安装教程： blog.csdn.net/u014164303/article/details/145620847 Python 3.9安装教程： blog.csdn.net/u014164303/article/details/145570561 Python 3.11安装教程： blog.csdn.net/u014164303/article/details/145549489

1.5 选择开发环境

下载 PyCharm 社区版（免费）或专业版（需付费或申请教育版）。安装完成后，打开 PyCharm，创建一个新的项目，在项目设置中选择之前创建的虚拟环境作为项目的 Python 解释器。PyCharm 功能强大，提供代码自动补全、调试等功能，适合开发大型项目。

Pycharm安装教程： blog.csdn.net/u014164303/article/details/145674773 PyCharm下载地址： pan.quark /s/5756c8cf8b2a

2. 使用numpy构建简单神经网络

以下是一个使用numpy构建的简单两层神经网络示例，用于解决二分类问题。

import numpy as np # 定义激活函数及其导数 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(x): return x * (1 - x) # 输入数据集 X = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) # 输出数据集 y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) # 设置随机数种子以保证结果可复现 np.random.seed(1) # 初始化权重 syn0 = 2 * np.random.random((3, 4)) - 1 syn1 = 2 * np.random.random((4, 1)) - 1 # 训练次数 for iter in range(60000): # 前向传播 l0 = X l1 = sigmoid(np.dot(l0, syn0)) l2 = sigmoid(np.dot(l1, syn1)) # 计算误差 l2_error = y - l2 # 根据误差调整权重 l2_delta = l2_error * sigmoid_derivative(l2) l1_error = l2_delta.dot(syn1.T) l1_delta = l1_error * sigmoid_derivative(l1) syn1 += l1.T.dot(l2_delta) syn0 += l0.T.dot(l1_delta) print("Output After Training:") print(l2) 3. 使用PyTorch构建复杂神经网络

PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，下面是一个使用PyTorch构建简单全连接神经网络进行手写数字识别的示例。 3.1 安装PyTorch 根据自己的系统和 CUDA 版本，从PyTorch 官方网站选择合适的安装命令进行安装。 3.2 代码示例

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader # 数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) # 加载训练集和测试集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) # 创建数据加载器 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) # 定义神经网络模型 class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, 10) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): x = x.view(-1, 28 * 28) x = self.relu(self.fc1(x)) x = self.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 初始化模型、损失函数和优化器 model = SimpleNet() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) # 训练模型 def train(model, train_loader, criterion, optimizer, epoch): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 100 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) # 测试模型 def test(model, test_loader): model.eval() test_loss = 0 correct = 0 with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: output = model(data) test_loss += criterion(output, target).item() pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() test_loss /= len(test_loader.dataset) print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format( test_loss, correct, len(test_loader.dataset), 100. * correct / len(test_loader.dataset))) # 训练和测试模型 for epoch in range(1, 5): train(model, train_loader, criterion, optimizer, epoch) test(model, test_loader) ```c