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深度学习Pytorch框架班
第6任务: 5.autograd与逻辑回归
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任务列表
第1任务: 课前导学
第2任务: 1.Pytorch简介与安装
第3任务: 2.张量简介与创建
第4任务: 3.张量操作与线性回归
第5任务: 4.计算图与动态图机制
第6任务: 5.autograd与逻辑回归
第7任务: 1.Dataloader与Dataset
第8任务: 2.transforms与normalize-1016-new
第9任务: 3.transforms(一)
第10任务: 4.transforms(二)
第11任务: 1.模型创建步骤与nn.Module
第12任务: 2.模型容器与AlexNet构建
第13任务: 3.nn网络层-卷积层
第14任务: 4.nn网络层-池化-线性-激活函数层
第15任务: 1.权值初始化
第16任务: 2.损失函数(一)
第17任务: 3.损失函数(二)
第18任务: 4.优化器(一)
第19任务: 5.优化器(二)
第20任务: 1.学习率调整策略
第21任务: 2.TensorBoard简介与安装
第22任务: 3.TensorBoard使用(一)
第23任务: 4.TensorBoard使用(二)
第24任务: 5.hook函数与CAM算法
第25任务: 1.正则化之weight_decay
第26任务: 2.正则化之Dropout
第27任务: 3.Batch Normalization
第28任务: 4.Normalizaiton_layers
第29任务: 1.模型保存与加载
第30任务: 2.模型finetune
第31任务: 3.GPU的使用
第32任务: 4.PyTorch常见报错
第33任务: 1.图像分类一瞥
第34任务: 2.图像分割一瞥
第35任务: 3.图像目标检测一瞥(上)
第36任务: 4.图像目标检测一瞥(下)
第37任务: 5.生成对抗网络一瞥
第38任务: 6.循环神经网络一瞥
第39任务: 课件资料下载
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