课程介绍
课程章节
章节1: Pytorch入门 (8节)

课时01

pytorch介绍

11分50秒

课时02

pytorch安装

15分36秒

课时03

pytorch张量基础操作和基础运算

48分31秒

课时04

pytorch自动微分

24分19秒

课时05

pytorch实现原始线性回归

38分27秒

课时06

pytorch实现线性回归封装写法

15分34秒

课时07

pytorch实现分类问题

19分48秒

课时08

模型的子类写法

36分43秒

章节2: dataset和dataloader (4节)

课时09

使用dataset重构代码

8分51秒

课时10

使用DataLoader重构代码

6分28秒

课时11

添加校验代码

25分24秒

课时12

封装

17分29秒

章节3: 卷积神经网络 (12节)

课时13

使用pytorch搭建cnn实现手写数字识别

59分57秒

课时14

4种天气数据处理

30分33秒

课时15

图片预处理

16分46秒

课时16

添加dropout层

30分35秒

课时17

添加BN层

15分16秒

课时18

vgg16迁移学习

24分43秒

课时19

学习率衰减

16分38秒

课时20

数据增强

23分28秒

课时21

模型参数保存

44分35秒

课时22

自定义dataset

49分57秒

课时23

自定义数据集问题解决

40分8秒

课时24

tensorboard的使用

30分28秒

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