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深度之眼 Pytorch框架班第五期
〖课程目录〗:
深度之眼 Pytorch框架班第五期
┣━━文档
┃ ┣━━课件代码
┃ ┃ ┣━━02Pytorch框架班课件PDF版本合集
┃ ┃ ┃ ┣━━01-01-pytorch简介与安装.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━01-01-补充-ppt-pytorch开发环境安装.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━01-02-ppt-张量简介及创建.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━01-03-ppt-张量的操作及线性回归.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━01-04-ppt-计算图与动态图机制.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━01-05-ppt-autograd与逻辑回归.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━02-01-ppt-DataLoader与DataSet.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━02-02-ppt-transforms与数据标准化.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━02-03-ppt-transforms（一）.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━02-04-ppt-transforms（二）.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━03-01-ppt--模型创建步骤与nn.Module.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━03-02-ppt-模型容器与AlexNet构建.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━03-03-ppt-nn网络层-卷积层.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━03-04-ppt-nn网络层-池化-线性-激活函数.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━04-01-ppt-权值初始化.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━04-02-ppt-损失函数(一).pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━04-03-ppt-损失函数(二).pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━04-04-ppt-优化器（一）.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━04-05-优化器（二）.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━05-01-ppt-学习率调整策略.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━05-02-ppt-TensorBoard简介与安装.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━05-03-ppt-TensorBoard使用（一）.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━05-04-ppt-TensorBoard使用（二）.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━05-05-ppt-hook函数与CAM可视化.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━06-01-ppt-正则化之weight_decay.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━06-02-ppt-正则化-Dropout.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━06-03-Batch Normalization.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━06-04-ppt-Normalizaiton_layers.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━07-01-ppt-模型保存与加载.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━07-02-ppt-模型finetune.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━07-03-ppt-GPU的使用.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━07-04-ppt-PyTorch常见报错.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━08-01-ppt-图像分类一瞥.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━08-02-ppt-图像分割一瞥.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━08-03-ppt-图像目标检测一瞥.pdf
┃ ┃ ┃ ┣━━09-01-ppt-生成对抗网络一瞥.pdf
┃ ┃ ┃ ┗━━09-02-ppt-循环神经网络一瞥.pdf
┃ ┃ ┣━━数据data
┃ ┃ ┃ ┣━━02-01-数据-RMB_data.rar
┃ ┃ ┃ ┣━━07-02-数据-模型finetune.zip
┃ ┃ ┃ ┣━━08-01-数据-20200724.zip
┃ ┃ ┃ ┣━━08-02-数据-PortraitDataset-20200724.zip
┃ ┃ ┃ ┣━━08-03-数据-20200724.zip
┃ ┃ ┃ ┣━━08-04-数据-20200724.zip
┃ ┃ ┃ ┣━━08-05-数据-20200724.zip
┃ ┃ ┃ ┗━━readme.txt
┃ ┃ ┗━━Dog_Cat_train.zip
┃ ┣━━【资料合集】代码、数据及课件下载.docx
┃ ┣━━02 Week1【任务1】第一节-PyTorch简介与安装.pdf
┃ ┣━━04 Week1【任务2】第一节：张量操作与线性回归.pdf
┃ ┣━━06 Week1【任务3】第一节：autograd与逻辑回归.pdf
┃ ┣━━07 Week1：本周学习任务简单总结_01.pdf
┃ ┣━━08 Week2【任务1】第一节：数据读取机制Dataloader与Dataset.pdf
┃ ┣━━10 Week2【任务2】第一节：二十二种transforms数据预处理方法.pdf
┃ ┣━━12 Week2：本周学习任务简单总结_01.pdf
┃ ┣━━13 Week3【任务1】第一节：nn.Module与网络模型构建步骤.docx
┃ ┣━━15 Week3【任务2】第一节：学习网络层中的卷积层.docx
┃ ┣━━17 Week3：本周学习任务简单总结_01.pdf
┃ ┣━━18 Week4【任务1】第一节：权值初始化.pdf
┃ ┣━━19 Week4【任务2】第一节：pytorch的14种损失函数.docx
┃ ┣━━21 Week4【任务3】第一节：torch.optim.SGD_01.pdf
┃ ┣━━22 Week4：本周学习任务简单总结_01.pdf
┃ ┗━━23 Week5【任务1】第一节：学习率调整_01.pdf
┣━━00 开营仪式-老师部分.mp4
┣━━01 【必看】深入浅出PyTorch.mp4
┣━━02 Week1【任务1】第一节-PyTorch简介与安装.mp4
┣━━03 Week1【任务1】-第二节-张量简介与创建.mp4
┣━━04 Week1【任务2】第一节：张量操作与线性回归.mp4
┣━━05 Week1【任务2】第二节：计算图与动态图机制.mp4
┣━━06 Week1【任务3】第一节：autograd与逻辑回归.mp4
┣━━08 Week2【任务1】第一节：数据读取机制Dataloader与Dataset.mp4
┣━━09 Week2【任务1】第二节：数据预处理transforms模块机制.mp4
┣━━10 Week2【任务2】第一节：二十二种transforms数据预处理方法.mp4
┣━━11 Week2【任务2】第二节：学会自定义transforms方法.mp4
┣━━13 Week3【任务1】第一节：nn.Module与网络模型构建步骤.mp4
┣━━14 Week3【任务1】第二节：模型容器与AlexNet构建.mp4
┣━━15 Week3【任务2】第一节：学习网络层中的卷积层.mp4
┣━━16 Week3【任务2】第二节：学习网络层中的池化层，全连接层和激活函数层.mp4
┣━━17 Week4【任务1】第一节：权值初始化.mp4
┣━━18 Week4【任务1】第二节：损失函数（一）.mp4
┣━━19 Week4【任务2】第一节：pytorch的14种损失函数.mp4
┣━━20 Week4【任务2】第二节：优化器optimizer的概念.mp4
┣━━21 Week4【任务3】第一节：torch.optim.SGD.mp4
┣━━22 Week5【任务1】第一节：学习率调整.mp4
┣━━23 Week5【任务1】第二节：TensorBoard简介与安装.mp4
┣━━PyTorch 7月30日直播答疑.mp4
┗━━PyTorch 8月16日直播答疑.mp4
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发表于 2021-4-6 19:05:57
发表于 2021-4-6 19:49:33
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