每天給小編五分鐘，小編用自己的代碼，讓你輕鬆學習人工智能。本文將帶你用具體代碼做完十個深度學習練手小項目，讓你只用一小時，快速熟悉深度學習開發，打牢人工智能基礎。野蠻智能，小白也能看懂的人工智能。
如果你現在還沒有搭建好你的深度學習環境，那麼小編建議你搭建好一個pytorch的cpu版本，具體參考小編的 ，快速搭建你的深度學習開發環境。下面我們進入實戰環節，帶你做完十個深度學習練手小項目！
第一個：創建一個矩陣，並對矩陣進行求導
乾貨快遞站：
- 如果你對矩陣不瞭解，那也沒關係，本文不涉及數學知識。你只需知道：矩陣就是用來存儲數的一個單元。在一個矩陣中可以存入大量的數字，而不用去挨個指定它們的含義，這樣可以方便我們對大量數字進行各種操作，所以在數據處理領域，會大量用到矩陣。
- 導數對於人工智能的重要意義是：導數可以表現變量變化的速度，通過求導可以找到變量變化速度最快的方向，然後令參數向那個方向收斂，以此來加快訓練速度。下面小編帶你創建一個矩陣，然後對它進行求導。
代碼配送營：
第一步，把安裝好的框架導入進來，也就是import + 這個框架的名字（torch）:import torch
第二步，在pytorch中，默認的數據類型是Tensor，直接翻譯的意思是張量，你可以直接理解為一個能力強大的數，這個數可以表示矩陣，所以我們可以直接定義一個矩陣（4行2列）：matrix = torch.ShortTensor([[1,2],[3,5],[7,8],[9,7]])。但是這個矩陣本身是不能直接求導數的，需要先把矩陣變成一個變量，所以我們要導入一個這樣功能的函數Variable：from torch.autograd import Variable（autograd這個部分完成的就是自動求導的功能，grad是導數的意思）
第三步，matrix現在還是一個單純的矩陣，Variable(matrix，requires_grad =True)，經過這一步就把matrix變成了一個變量，就可以在計算圖中對這個變量進行求導了，計算圖可以理解為：用來計算的式子，或者是一個計算的過程，在後邊的練習項目裡我會再提到，所以我們這裡構建一個簡單的計算圖，：y = matrix*2。
第三步，下面進行求導，輸入代碼：y.backward(torch.Tensor([1,0.1,0.01,0.001]))，y保存的是matrix*2這個計算圖的結果，backward函數對我們剛才定義的變量matrix進行自動求導。這裡邊的參數的含義是：定義一個數組，這個數組有四個數，每個數都會對應到矩陣中的一行，與求得的導數相乘。這一步驟應用的十分廣泛，因為我們在進行梯度下降時，並不能直接把計算得到的梯度直接來用，而要衰減一下，防止參數變得太快，錯過了最佳參數，這就是衰減係數。
第四步，取出導數：print(matrix.grad)
下圖是我的代碼和運算結果，大家可以作為參考。
第二個，實現線性迴歸
乾貨快遞站：
1，線性迴歸快速理解：如果你單身，那你一定還沒有結婚。那麼，每個丈母孃選女婿都有一定的標準，比如，人品，財力等等，它們都有一定的權重（W1,W2,W3……），你在每個標準上都有一定的得分(X1,X2,X3……)，那麼將你的得分和對應的權重相乘（W1*X1+W2*X2+W3*X3……），就得到了你的最終得分。那麼你就可以知道你是不是一個合格的女婿了。一句話來總結，線性迴歸就是權重乘以得分，深度學習就是根據歷史的數據，學習到這個權重，然後在新的數據上預測出結果。
2，線性迴歸雖然看起來很簡單，但它確是非常實用的，因為它的數學理論紮實，可解釋性強，每一個標準對應的權重，結果都很明朗。所以在工業界獲得了很好的應用，在很多項目上，如果沒有太好的解決方案，就首先拿這個線性迴歸來試一試。所以，牢牢掌握線性迴歸是非常重要的。
代碼配送營：
1，創建數據集，我們這裡為了學習的方便，就直接自己創建一組數據，這組數據的特點是，不是嚴格的直線上的點，讓模型自己去擬合。
x_train = np.array([[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9],[10],[11],[12]],dtype=np.float32)
y_train = np.array([[2.1],[3.4],[5.6],[6.7],[7.8],[7.6],[7.9],[8.6],[10.9],[11.8],[14.3],[12.1]],dtype=np.float32)
創建好了點，我們可以使用matplotlib把這12個點畫出來。代碼如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.scatter(x_train,y_train)
plt.show()
然後會得到如下結果：
2，還和之前一樣導入torch導入Variable，然後這裡多了一個新的小夥伴，就是nn模塊，nn指的是neaural network，神經網絡的意思，這個模塊可以用來實現神經網絡的很多操作：import torch.nn as nn
下面看具體的代碼：
代碼就是這樣，為了直觀，先給大家看一下運行結果：
關於具體的代碼分析，由於略微複雜一些，我會在下篇文章進行講解。剩下的小項目也會在這幾天陸續寫出來。歡迎大家一起來進步！野蠻智能，小白也能看懂的人工智能。大家有什麼問題或者見解可以在評論區留言。
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