rk0109-Pytorch零基础入门到项目实战

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Pytorch零基础入门到项目实战

PyTorch不仅是最受欢迎的深度学习框架之一，而且也是最强大的深度学习框架之一。它有许多独特的优点，使其在学术界和工业界都受到广泛的关注和使用。接下来我们就来详细地探讨一下PyTorch的优点。

——/Pytorch零基础入门到项目实战/
├──章节1：PyTorch运行环境安装_运行环境测试  
|   ├──1：PyTorch概述_.mp4  26.67M
|   ├──2：PyTorch的安装_.mp4  45.81M
|   ├──3：Pycharm关联PyTorch运行环境_.mp4  24.03M
|   └──4：Jupyter关联PyTorch运行环境_.mp4  27.99M
├──章节2：PyTorch基础_Tensor张量运算  
|   ├──5：Tensor的创建_.mp4  42.45M
|   ├──6：修改Tensor的形状_索引操作_.mp4  56.59M
|   ├──7：广播机制_逐元素操作_.mp4  33.45M
|   └──8：归并操作_比较操作_矩阵操作_.mp4  44.67M
├──章节3：PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10  
|   ├──10：PyTorch实战CIFAR10_构建网络_打印网络层次_.mp4  38.92M
|   ├──11：PyTorch实战CIFAR10_训练模型_测试模型_.mp4  33.50M
|   ├──12：PyTorch实战CIFAR10_分类别打印模型准确率_.mp4  19.94M
|   ├──13：使用全局平均池化_使用LeNet模型_.mp4  26.73M
|   ├──14：使用集成学习思想训练识别模型_.mp4  53.92M
|   ├──15：使用VGG16模型提供准确率_.mp4  33.35M
|   ├──16：torchvision里面的预训练模型_.mp4  20.28M
|   ├──17：迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数_.mp4  38.81M
|   ├──18：PyTorch代码实战加入数据增强_.mp4  23.49M
|   └──9：PyTorch实战CIFAR10数据_读取和展示_.mp4  58.48M
├──章节4：PyTorch循环神经网络_词性标注  
|   ├──19：PyTorch词性标注_构建数据和词索引号_.mp4  16.72M
|   ├──20：PyTorch词性标注_构建词嵌入层LSTM层和词性输出层_.mp4  26.98M
|   ├──21：PyTorch词性标注_构建数据索引化和训练模型代码_.mp4  27.12M
|   └──22：PyTorch词性标注_测试模型效果_.mp4  7.78M
├──章节5：PyTorch编码器解码器_机器翻译  
|   ├──23：PyTorch中英文翻译_规范化语料库_构建中英文词典索引_.mp4  31.67M
|   ├──24：PyTorch中英文翻译_数据预处理_.mp4  24.46M
|   ├──25：PyTorch中英文翻译_索引化数据_转化成Tensor张量_构建Encoder编码器_.mp4  31.36M
|   ├──26：PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Encoder计算_.mp4  32.85M
|   ├──27：PyTorch中英文翻译_构建带Attention注意力机制的Decoder解码器_.mp4  43.18M
|   ├──28：PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Decoder计算_.mp4  38.50M
|   ├──29：PyTorch中英文翻译_评估模型函数_.mp4  34.22M
|   └──30：PyTorch中英文翻译_绘制Attentions注意力权重_.mp4  20.88M
├──代码.rar  307.66M
└──资料.rar  1.77M






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