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深度之眼PyTorch框架班项目实战视频课程资源分享

深度之眼PyTorch框架班项目实战课程介绍

苏子课堂好课课程视频资源分享,今天介绍的是来自深度之眼的PyTorch框架项目实战课程,PyTorch分为框架班和项目实战两个部分的,通过手把手教学PyTorch模型训练过程,帮助学员彻底掌握PyTorch项目实战系列课程。

此外,深度之眼的PyTorch框架项目实战课程采用的是独创教学模式,全套课程都有视频伴随讲解,配套代码视频讲解,代码作业全解析,科学系统的为学员梳理PyTorch的系列知识。关注苏子课堂,领取课程资源,更好的学习深度之眼。

深度之眼PyTorch框架班项目实战视频课程资源分享(图1)

深度之眼PyTorch框架班项目实战课程目录

第一周

[视频] PyTorch简介

[视频]环境配置

[视频] 1 Pycharm

[视频] 2 anaconda

[视频] 3安装PyTorch

[视频] 4测试

[视频] PyTorch的数 据结构- -- -Tensor和Variable

[视频] PyTorch的 自动微分--autograd

[视频] PyTorch的nn模块一 一 逻辑回归

第二周

[视频] DataSet与 DataLoader

[视频]让PyTorch读取自己的数据

[视频]数据预处理及从硬盘到模型

[视频]数据增强的二十二种模块

第三周

[视频]模型搭建要素及sequential

[视频]常用网络层介绍及使用

[视频]模型参 数初始化方法--十种

视频]卷积神经网络Lenet- 5搭建及训练

第四周

[视频]特殊的Module- - - -Function

[视频]损失函数讲解- -- 十七种

[视频]优化器讲解- -- 十种

[视频]学习率调整策略- --六种

深度之眼PyTorch框架班项目实战视频课程资源分享(图2)

第五周

[视频] TensorBoard介绍

[视频] Loss及Accuracy可视化

[视频]卷积核及特征图可视化

[视频]梯度及权值分 布可视化

[视频]混淆矩阵及其可视化

[视频]类激活图可视化(Grad-CAM)

第六周

[视频]过拟合正则化

[视频] L1和L2正 则项

[视频] Dropout

[视频] Batch Normalization

[视频] module.eval()对dropout及 BN的影响

第七周

[视频]迁移学习之一-模型Finetune

[视频]模型保存与加载

[视频] Early Stop

[视频] GPU使用一- 调用、选择、模型保存与加载

第八周

[视频]图像分 类实战-- -ResNet18

[视频]图像分 割实战- -- -Unet

[视频]图像 目标检测实战-- -YOLOV3

[视频]图像生成对抗网络实战GAN

[视频]递归神经网络实战-- RNN/LSTM

深度之眼PyTorch框架班项目实战视频课程资源分享(图3)

原理详解:此课程先讲解PyTorch基本概念,依模型训练过程所涉及到的五大模块进行学习数据/模型/损失函数/优化器/迭代训练可视化。

代码解析:课程均通过理论与代码实践相结合,看懂内容,学习更轻松。

合理的作业设计:理论+代码作业练习,加深知识点,让学习更牢固。


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