第2章 PyTorch深度學(xué)習(xí)通用流程 教案

第2章PyTorch深度學(xué)習(xí)通用流程教案課程名稱：PyTorch與深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)課程類別：必修適用專業(yè)：人工智能類相關(guān)專業(yè)總學(xué)時：64學(xué)時（其中理論26學(xué)時，實驗38學(xué)時）總學(xué)分：4.0學(xué)分本章學(xué)時：6學(xué)時材料清單《PyTorch與深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》教材。配套PPT。引導(dǎo)性提問。探究性問題。拓展性問題。教學(xué)目標與基本要求教學(xué)目標本章中展示在PyTorch框架下深度學(xué)習(xí)的通用流程，并使用貓狗分類進行流程的演示。首先介紹加載和預(yù)處理數(shù)據(jù)的方法，然后介紹兩種構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的方法和常用的激活函數(shù)，其次通過設(shè)置優(yōu)化器和損失函數(shù)進行網(wǎng)絡(luò)的編譯，接下來設(shè)置訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時的迭代次數(shù)和批訓(xùn)練，最后對訓(xùn)練好的模型進行性能評估?；疽罅私釶yTorch深度學(xué)習(xí)的通用流程.掌握使用PyTorch進行數(shù)據(jù)加載和預(yù)處理的方法。掌握使用PyTorch構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。掌握使用PyTorch編譯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。掌握使用PyTorch訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。掌握使用PyTorch進行性能評估的方法。問題引導(dǎo)性提問引導(dǎo)性提問需要教師根據(jù)教材內(nèi)容和學(xué)生實際水平，提出問題，啟發(fā)引導(dǎo)學(xué)生去解決問題，提問，從而達到理解、掌握知識，發(fā)展各種能力和提高思想覺悟的目的。深度學(xué)習(xí)包含哪些步驟？PyTorch要怎么讀取數(shù)據(jù)？探究性問題探究性問題需要教師深入鉆研教材的基礎(chǔ)上精心設(shè)計，提問的角度或者在引導(dǎo)性提問的基礎(chǔ)上，從重點、難點問題切入，進行插入式提問?；蛘呤菍σ龑?dǎo)式提問中尚未涉及但在課文中又是重要的問題加以設(shè)問。數(shù)據(jù)預(yù)處理的作用是什么？編譯網(wǎng)絡(luò)的步驟中需要做什么？有哪些手段能夠評估模型的效果？拓展性問題拓展性問題需要教師深刻理解教材的意義，學(xué)生的學(xué)習(xí)動態(tài)后，根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)層次，提出切實可行的關(guān)乎實際的可操作問題。亦可以提供拓展資料供學(xué)生研習(xí)探討，完成拓展性問題。在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的過程中使用批訓(xùn)練有什么好處？不同的評估指標分別適用于哪些場景？主要知識點、重點與難點主要知識點數(shù)據(jù)加載。數(shù)據(jù)預(yù)處理。常用的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法。激活函數(shù)。損失函數(shù)。優(yōu)化器。迭代次數(shù)。批訓(xùn)練。評估指標。重點數(shù)據(jù)預(yù)處理。常用的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法。激活函數(shù)。損失函數(shù)。優(yōu)化器。迭代次數(shù)。批訓(xùn)練。難點常用的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法。激活函數(shù)。損失函數(shù)。優(yōu)化器。迭代次數(shù)。教學(xué)過程設(shè)計理論教學(xué)過程數(shù)據(jù)加載。數(shù)據(jù)預(yù)處理。常用的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法。激活函數(shù)。損失函數(shù)。優(yōu)化器。迭代次數(shù)。批訓(xùn)練。評估指標。實驗教學(xué)過程加載及預(yù)處理貓狗分類數(shù)據(jù)。構(gòu)建基于CNN的貓狗分類網(wǎng)絡(luò)。編譯基于CNN的貓狗分類網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練基于CNN的貓狗分類網(wǎng)絡(luò)。評估基于CNN的貓狗分類模型性能。教材與參考資料教材劉雙星，張良均．PyTorch與深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)[M]．北京：人民郵電出版社．2023．參考資料[1] 崔煒，張良均．TensorFlow2深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)[M]．北京：人民郵電出版社．2021．[2] 彭小紅，張良均．深度學(xué)習(xí)與計算機視覺實戰(zhàn)