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实验16“PyTorch的开发环境配置及Tensor的基本操作”教案

授课时间与形式

第9周，1节理论课+2节实验课

老师讲授+学生上机练习

教学目的

使学生理解PyTorch的基本概念及其在深度学习中的应用。

掌握PyTorch开发环境的配置和Tensor的基本操作。

培养学生使用PyTorch进行数据处理与模型构建的基础能力。

提高学生解决实际问题的能力，通过项目实践加深对PyTorch的理解。

教学要求

学生需先Python基础知识，包括数据类型、控制结构等。

能够独立完成PyTorch环境的安装和Tensor的基本操作。

理解深度学习的基本原理及PyTorch的基本功能。

教学重点

PyTorch的环境配置：安装步骤及注意事项。

Tensor的基本操作：创建、索引、切片、数学运算等。

教学难点

多维Tensor的操作：理解不同维度的Tensor及其应用。

错误调试与性能优化：常见错误及解决方法，如何优化Tensor操作的性能。

教学内容

引言：介绍深度学习与PyTorch的重要性。

一、PyTorch环境配置：

安装Anaconda及PyTorch

配置开发环境及验证安装

二、Tensor的基本操作：

Tensor创建与数据类型。

Tensor索引与切片。

Tensor的数学运算与变形。

三、实际案例演示：

使用Tensor进行简单的数据处理。

使用Tensor进行高级运行。

四、项目实践：

学生分组，对Tensor进行操作练习。

提交操作结果及遇到的问题与解决方案

教学方法与手段

理论讲授：通过PPT展示PyTorch的基本概念和环境配置步骤。

实操演示或者视频教学：教师进行环境配置及Tensor操作的实时演示。

分组讨论：学生分组讨论遇到的问题，分享解决方案，促进相互学习。

项目驱动：通过实际项目任务，让学生在实践中巩固所学知识，提升技能。

板书设计

详情见PPT课件

以文字描述为主，重点以红色字体和黄色底纹标注

老师讲授过程辅以实际操作演示

实验作业

请查看教材课后实验作业，以及课程视频对实验的讲解，以及提供的实验作业代码。