同学你好！本文章于2021年末编写，已与实际存在较大的偏差！

故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，

Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：

CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通过将深度学习知识与Pytorch的高效结合，帮助各位新入门的读者理解深度学习各个模板之间的关系，这些均是在Pytorch上实现的，可以有效的结合当前各位研究生的研究方向，设计人工智能的各个领域，是经过一年时间打磨的精品专栏！https://v9999.blog.csdn.net/article/details/127587345欢迎大家订阅(2023版)理论篇

以下为2021版原文~~~~

 

 

 

 

 

 

 

 

 QA：

1.梯度下降仅仅在凸函数中获得最优解，机器学习不关心确定性问题P，仅关心不确定性问题NP。

2.pytorh采用的是自动微分和计算图，不会再使用手动微分实现。