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JansonYuan
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PyTorch框架班

课程介绍

1.超口碑|手把手教你洞悉PyTorch模型训练过程,彻底掌握pytorch基础原理!

2.深入浅出Pytorch

课程学习入口

2.【随到随学】Pytorch框架班
3.【跟班学】Pytorch框架班第五期

学员福利

1.人工智能学习路线

如果你不知道从哪开始学习,点我查看人工智能学习路径

2.GPU

凡深度之眼新学员可享受一定GPU免费时长!这里的GPU来自于全球各地,通过DBC(区块链技术)分布式网络连接在一起,没有中心化服务器,你的数据都是加密传输的,不会被窃取,非常安全!而且价格便宜,低至1小时不到1块钱!

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课程安排及资料下载

🍬作业讲解代码下载地址

🍬Week 1

  1. Pytorch简介及环境配置
  2. Pytorch基础数据结构——张量
  3. 张量操作与线性回归
  4. 计算图与动态图机制
  5. autograd与逻辑回归

🍚Week2

  1. 数据读取机制DataLoader与Dataset
  2. 数据预处理transforms模块机制
  3. 二十二种transforms数据预处理方法
  4. 学会自定义transforms方法

🍜Week3

  1. nn.Module与网络模型构建步骤
  2. 模型容器与AlexNet构建
  3. 网络层中的卷积层
  4. 网络层中的池化层、全连接层和激活函数层

🍖Week4

  1. 权值初始化
  2. 损失函数(一)
  3. Pytorch的14种损失函数
  4. 优化器optimizer的概念
  5. torch.optim.SGD

🍹Week5

  1. 学习率调整
  2. TensorBoard简介与安装
  3. TensorBoard使用(一)
  4. TensorBoard使用(二)
  5. hook函数与CAM

🍦Week6

  1. weight_decay
  2. dropout
  3. Batch Normalization
  4. Layer Normalization、Instance
  5. Normalization和Group Normalization

🍭Week7

  1. 模型保存与加载
  2. Finetune
  3. GPU的使用
  4. Pytorch中常见报错

🍷Week8

  1. 图像分类一瞥
  2. 图像分割一瞥
  3. 目标检测一瞥(上)
  4. 目标检测一瞥(下)

🍾Week9

  1. 对抗生成网络一瞥
  2. 循环神经网络一瞥

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