100093301-PyTorch深度学习实战 – 网盘下载 - 从0到1,快速上手PyTorch

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开篇词

  • 开篇词 | 如何高效入门PyTorch?

基础篇

  • 01 | PyTorch:网红中的顶流明星
  • 02 | NumPy(上):核心数据结构详解
  • 03 | NumPy(下):深度学习中的常用操作
  • 04 | Tensor:PyTorch中最基础的计算单元
  • 05 | Tensor变形记:快速掌握Tensor切分、变形等方法

模型训练篇

  • 06 | Torchvision(上):数据读取,训练开始的第一步
  • 07 | Torchvision(中):数据增强,让数据更加多样性
  • 08 | Torchvision(下):其他有趣的功能
  • 09 | 卷积(上):如何用卷积为计算机“开天眼”?
  • 10 | 卷积(下):如何用卷积为计算机“开天眼”?
  • 11 | 损失函数:如何帮助模型学会“自省”?
  • 12 | 计算梯度:网络的前向与反向传播
  • 13 | 优化方法:更新模型参数的方法
  • 加餐 | 机器学习其实就那么几件事
  • 14 | 构建网络:一站式实现模型搭建与训练
  • 15 | 可视化工具:如何实现训练的可视化监控?
  • 16|分布式训练:如何加速你的模型训练?

实战篇

  • 17 | 图像分类(上):图像分类原理与图像分类模型
  • 18 | 图像分类(下):如何构建一个图像分类模型?
  • 19 | 图像分割(上):详解图像分割原理与图像分割模型
  • 20 | 图像分割(下):如何构建一个图像分割模型?
  • 21 | NLP基础(上):详解自然语言处理原理与常用算法
  • 22 | NLP基础(下):详解语言模型与注意力机制
  • 23 | 情感分析:如何使用LSTM进行情感分析?
  • 24 | 文本分类:如何使用BERT构建文本分类模型?
  • 25 | 摘要:如何快速实现自动文摘生成?

特别放送

  • 用户故事 | Tango:师傅领进门,修行在个人
  • 答疑篇|思考题答案集锦
  • 加餐|基础模型:AI时代的新篇章

结束语

  • 结束语|人生充满选择,选择与努力同样重要
  • 期末测试|来赴一场100分之约!
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