Pytorch快速入门

1

PyTorch框架介绍

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[17:46] 开始学习

2

pytorch安装介绍

[09:02] 开始学习

3

tensor的属性

[07:58] 开始学习

4

数据生成

[12:10] 开始学习

5

基本运算操作1

[11:18] 开始学习

6

基本运算操作2

[04:34] 开始学习

7

数据的索引

[05:30] 开始学习

8

自动求导

[08:30] 开始学习

9

线性回归

[23:20] 开始学习

10

非线性回归

[10:39] 开始学习

11

MNIST数据集介绍

[05:10] 开始学习

12

softmax函数介绍

[05:36] 开始学习

13

mnist数据识别简单程序

[39:12] 开始学习

14

交叉熵讲解

[15:42] 开始学习

15

交叉熵使用

[07:05] 开始学习

16

过拟合以及抵抗过拟合的方式

[16:50] 开始学习

17

Dropout和正则化程序实现

[16:48] 开始学习

18

各种优化器的介绍和使用

[09:15] 开始学习

19

CNN局部感受野和权值共享介绍

[12:16] 开始学习

20

卷积具体计算和卷积核介绍

[08:57] 开始学习