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PyTorch 2.0实战_全连接网络

让学员用最短的时间、零起步、迅速学会使用PyTorch 2.0进行全连接网络项目的实战!

1008人学习

初级24课时2023/06/05更新

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李晓华
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  • 课程大纲

适合人群:

1,深度学习相关的工程师、科研人员以及学生 2,对人工智能或深度学习感兴趣的社会各界朋友

你将会学到:

让学员用最短的时间、零起步、迅速学会使用PyTorch 2.0进行全连接网络项目的实战!

课程简介:

让学员用最短的时间、零起步、迅速学会使用PyTorch 2.0进行全连接网络项目的实战!先从基本概念开始;然后实战回归任务和分类任务;全程弱化理论推导,强化动手实战!全流程一气呵成,短平快即学即用!

1、短平快掌握PyTorch2.0实战要点

2,摆脱理论束缚,迅速上手实战

弱化公式、强化实战、一气呵成、即学即用

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课程大纲-PyTorch 2.0实战_全连接网络

  • 第1章第1章:PyTorch基础(1小时20分钟8节)

  • 1-1

    第1节:环境搭建知识点1:核心理念1)Anaconda- 搭建Python环境PyTorch- 搭建PyTorch环境

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    [07:30]
  • 1-2

    第2节:Tensor的定义1)torch.rand- 均匀分布- [0, 1)2)torch.randint- 均匀分布- 整数- [low, high)3)torch.randn- 标准正态分布- N(0, 1)4)torch.ones- 全1张量5)torch.tensor- 类型转换- 属性6)实操

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    [11:48]
  • 1-3

    第3节:GPU的使用知识点1:核心理念1)设备检测- cuda:0- cpu2)数据搬家- to- cpu- gpu3)法则- 相同设备才能直接计算4)实操

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    [11:45]
  • 1-4

    第4节:自动求导知识点1:核心理念1)设置是否需要求梯度- requires_grad=True2)单值函数求导- backward3)梯度清空- zero_4)实操

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    [11:57]
  • 1-5

    第5节:线性层API知识点1:核心理念1)nn.Linear- in_features- out_features2)实操

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    [11:11]
  • 1-6

    第6节:激活函数API知识点1:核心理念1)relu- 引入非线性因素2)sigmoid- 模拟概率3)softmax- 模拟概率4)实操

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    [11:59]
  • 1-7

    第7节:损失函数API知识点1:核心理念1)回归问题- 均方差- mse2)分类问题- 交叉熵- ce3)实操

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    [08:20]
  • 1-8

    第8节:优化器API知识点1:核心理念1)梯度下降法- SGD- Adam- ...2)实操

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    [06:22]
  • 第2章第2章:实战回归任务(1小时1分钟8节)

  • 2-1

    第1节:原始数据读取-实操

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    [06:44]
  • 2-2

    第2节:数据预处理-实操

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    [04:02]
  • 2-3

    第3节:数据打包-实操

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    [08:02]
  • 2-4

    第4节:搭建模型-实操

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    [05:06]
  • 2-5

    第5节:定义训练过程-实操

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    [08:16]
  • 2-6

    第6节:定义监控过程-实操

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    [09:25]
  • 2-7

    第7节:模型的保存-实操

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    [09:16]
  • 2-8

    第8节:定义推理过程-实操

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    [10:27]
  • 第3章第3章:实战分类任务(28分钟8节)

  • 3-1

    第1节:原始数据读取-实操

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    [03:38]
  • 3-2

    第2节:数据预处理-实操

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    [01:40]
  • 3-3

    第3节:数据打包-实操

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    [01:49]
  • 3-4

    第4节:搭建模型-实操

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    [02:54]
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