《深度学习入门2：自制框架》全书总复习

为什么这一步不能跳过

《深度学习入门2：自制框架》全书总复习 的增量不是 API 名称，而是把 逐章知识彼此孤立 变为 能跨阶段组合并诊断完整 DeZero。它的核心机制是：总复习用同一最小任务贯穿 Variable、动态图、高阶导、Layer、Optimizer、GPU、CNN 与 RNN。

这一步验收时固定输入数组、随机种子、DeZero 前一步版本与运行设备。先写出预期的 forward、shape、creator 或状态变化，再执行实现；backward 后清空派生梯度并从相同输入重放。这样才能区分本步能力与缓存、旧图或随机性的偶然结果。

数学与状态合同

对 《深度学习入门2：自制框架》全书总复习，公式中的每个量都要绑定到实际数组或对象：记录 dtype、shape、设备、creator/generation 或训练模式。若发生广播、归约、转置、时间递推或设备迁移，反向结果必须回到每个输入原有的语义边界。

目录单元到教学证据

《深度学习入门2：自制框架》全书总复习

在 《深度学习入门2：自制框架》全书总复习 中，《深度学习入门2：自制框架》全书总复习 把“逐章知识彼此孤立”推进到“能跨阶段组合并诊断完整 DeZero”。本单元的可观察机制是：总复习用同一最小任务贯穿 Variable、动态图、高阶导、Layer、Optimizer、GPU、CNN 与 RNN。

核对 《深度学习入门2：自制框架》全书总复习 时先记录“前置合同”的输入、输出、shape、对象连接或运行模式，再注入反例“只复述 API 名称而不能预测首个错误节点不算掌握框架”。如果最终数值看似合理但这一处首先分叉，实验必须停止并恢复基线。

逐章知识彼此孤立

在 《深度学习入门2：自制框架》全书总复习 中，逐章知识彼此孤立 把“逐章知识彼此孤立”推进到“能跨阶段组合并诊断完整 DeZero”。本单元的可观察机制是：总复习用同一最小任务贯穿 Variable、动态图、高阶导、Layer、Optimizer、GPU、CNN 与 RNN。

核对 逐章知识彼此孤立 时先记录“新增能力”的输入、输出、shape、对象连接或运行模式，再注入反例“只复述 API 名称而不能预测首个错误节点不算掌握框架”。如果最终数值看似合理但这一处首先分叉，实验必须停止并恢复基线。

能跨阶段组合并诊断完整 DeZero

在 《深度学习入门2：自制框架》全书总复习 中，能跨阶段组合并诊断完整 DeZero 把“逐章知识彼此孤立”推进到“能跨阶段组合并诊断完整 DeZero”。本单元的可观察机制是：总复习用同一最小任务贯穿 Variable、动态图、高阶导、Layer、Optimizer、GPU、CNN 与 RNN。

核对 能跨阶段组合并诊断完整 DeZero 时先记录“最小验证”的输入、输出、shape、对象连接或运行模式，再注入反例“只复述 API 名称而不能预测首个错误节点不算掌握框架”。如果最终数值看似合理但这一处首先分叉，实验必须停止并恢复基线。

最小实现草图

# 《深度学习入门2：自制框架》全书总复习：每一步只在前置合同通过后解锁
for step in learning_path:
    assert step.prerequisites_passed
    run_forward_backward_reset(step)

这段草图不复制原书实现；它只保留 《深度学习入门2：自制框架》全书总复习 的可验证接口。实际练习要补齐输入构造、断言和失败样本，并用作者官方仓的对应 step 文件核对行为边界，而不是照抄代码行。

单变量因果实验

先预测改变一个输入后，前置合同 → 新增能力 → 最小验证 → 故障注入 → 跨步复用 中哪一项最先变化。操作基线、边界和故障三种场景；保存证据后点击“重置实验”，确认所有状态回到初始值。

故障诊断

本步小结

《深度学习入门2：自制框架》全书总复习 的完成标准是：能从“逐章知识彼此孤立”解释到“能跨阶段组合并诊断完整 DeZero”，能用本页数学与状态合同算出或验证关键量，并能诊断“只复述 API 名称而不能预测首个错误节点不算掌握框架”。只出现目录词、只跑通最终 loss 或只展示一张通用计算图都不算通过。

本步需要准确使用这些术语：、、。它们必须落到本页实验的数值、shape、对象连接或运行状态上。