# 深度学习计算

上一章介绍了包括多层感知机在内的简单深度学习模型的原理和实现。本章我们将简要概括深度学习计算的各个重要组成部分，如模型构造、参数的访问和初始化等，自定义层，读取、存储和使用GPU。通过本章的学习，我们将能够深入了解模型实现和计算的各个细节，并为在之后章节实现更复杂模型打下坚实的基础。

```eval_rst

.. toctree::
   :maxdepth: 2

   model-construction
   parameters
   deferred-init
   custom-layer
   read-write
   use-gpu

```




