教程简介

PyTorch是目前深度学习的主流框架之一,本课程将会通过深入浅出的教学方法带领各位同学们入门小学习PyTorch模型容器以及AlexNet构建,对深奥难懂的内容进行了分析,更适合学生掌握和学习。课程内容安排实践性教学和作业讲解,通过教与作业相结合的方式提高学习效率。

体验PyTorch深度建模的乐趣

课程目录

开营仪式回放-老师部分.ts

pytorch第一周作业讲解(1)..ts

pytorch第一周作业讲解(2)..ts

pytorch第一周作业讲解(3)..ts

pytorch第一周作业讲解..ts

第一周.txt

第一周第一节:pytorch简介与安装.ts

第一周第二节:张量简介与创建.ts

第一周第三节:张量操作与线性回归.ts

第一周第四节:计算图与动态图机制.ts

第一周第五节:autograd与逻辑回归.ts

第二周..txt

第二周第一节课:Dataloader与Dataset..ts

第二周第二节课:transforms与normalize..ts

第二周第三节课:transforms..ts

第二周第四节课:transforms(二)..mp4

第三周.txt

第三周第一节课:模型创建步骤与nn.Module.ts

第三周第二节课:模型容器与AlexNet构建.mp4

第三周第三节课.ts

第三周第四节课.ts

第四周...txt

第四周第一节课:权值初始化.ts

第四周第二节课.ts

第四周第三节.ts

第四周第四节:优化器(一).ts

第四周第五节.ts

第五周...txt

第五周第一节.ts

第五周第二节:TensorBoard简介与安装.ts

第五周第三节.ts

第五周第四节.ts

第五周第五节.ts

第六周..txt

第六周第一节.ts

第六周第二节正则化之Dropout.ts

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