深度学习框架-PyTorch实战

高阶学习深度学习框架PyTorch核心模块,熟练应用在实际项目中

4.9分 课程好评榜    第7 严选课 更新: 2019/12/10

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适合人群:

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课程目标:

学习深度学习框架PyTorch核心模块,熟练应用在实际项目中

课程简介:

深度学习框架-PyTorch实战课程旨在帮助同学们快速学习PyTorch框架核心模块使用方法与项目应用实例,让同学们熟练使用PyTorch框架进行项目开发。课程内容全部以实战为导向,基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解,通过Debug模式详解项目中每一行代码的作用与效果,整体风格通俗易懂,提供全部课程所属课件。

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课程大纲-深度学习框架-PyTorch实战

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  • 第1章 PyTorch框架基本处理操作

    1小时13分钟9节

  • 1-1

    PyTorch实战课程简介 1-PyTorch实战课程简介

    [04:53] 开始学习
  • 1-2

    PyTorch框架发展趋势简介 2-PyTorch框架发展趋势简介

    [08:25] 开始学习
  • 1-3

    框架安装方法(CPU与GPU版本) 3-框架安装方法(CPU与GPU版本)

    [05:13] 开始学习
  • 1-4

    PyTorch基本操作简介 4-PyTorch基本操作简介

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    [09:25] 开始学习
  • 1-5

    自动求导机制 自动求导机制

    [10:59] 开始学习
  • 1-6

    线性回归DEMO-数据与参数配置 线性回归DEMO-数据与参数配置

    [08:56] 开始学习
  • 1-7

    线性回归DEMO-训练回归模型 线性回归DEMO-训练回归模型

    [10:08] 开始学习
  • 1-8

    补充:常见tensor格式 补充:常见tensor格式

    [07:10] 开始学习
  • 1-9

    补充:Hub模块简介 补充:Hub模块简介

    [08:25] 开始学习
  • 第2章 神经网络实战分类与回归任务

    54分钟6节

  • 2-1

    气温数据集与任务介绍 1-气温数据集与任务介绍

    [06:42] 开始学习
  • 2-2

    按建模顺序构建完成网络架构 按建模顺序构建完成网络架构

    [11:38] 开始学习
  • 2-3

    简化代码训练网络模型 简化代码训练网络模型

    [11:04] 开始学习
  • 2-4

    分类任务概述 分类任务概述

    [05:12] 开始学习
  • 2-5

    构建分类网络模型 构建分类网络模型

    [09:40] 开始学习
  • 2-6

    DataSet模块介绍与应用方法 DataSet模块介绍与应用方法

    [10:11] 开始学习
  • 第3章 卷积神经网络原理与参数解读

    1小时25分钟12节

  • 3-1

    卷积神经网络应用领域 1-卷积神经网络应用领域

    [07:25] 开始学习
  • 3-2

    卷积的作用 2-卷积的作用

    [09:23] 开始学习
  • 3-3

    卷积特征值计算方法 3-卷积特征值计算方法

    [08:07] 开始学习
  • 3-4

    得到特征图表示 4-得到特征图表示

    [06:59] 开始学习
  • 3-5

    步长与卷积核大小对结果的影响 5-步长与卷积核大小对结果的影响

    [08:11] 开始学习
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