Pytorch深度学习入门与实战

Pytorch深度学习入门与实战

日月光华
日月光华数据分析系列课程主要面向python编程语言使用者,专注编程语言、爬虫、数据分析和机器学习等内容。
  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:Pytorch框架简介

  • 课时2:Pytoch的安装

  • 课时3:机器学习基础-线性回归

  • 课时4:收入数据集读取与观察

  • 课时5:初始化模型、损失函数和优化方法

  • 课时6:模型训练与结果可视化

  • 课时7:Pytorch张量与数据类型

  • 课时8:张量运算与形状变换

  • 课时9:张量微分运算

  • 课时10:入门实例的分解写法

  • 课时11:逻辑回归简介与数据预处理

  • 课时12:逻辑回归模型的创建与训练

  • 课时13:多层感知器简介

  • 课时14:多层感知器实例-数据预处理

  • 课时15:多层感知器模型创建

  • 课时16:多层感知器模型改写与解释

  • 课时17:多层感知器模型训练

  • 课时18:使用Dataset和Dataloader加载模型数据

  • 课时19:划分验证数据和测试数据

  • 课时20:添加正确率和验证数据

  • 课时21:Softmax多分类与鸢尾花数据集预处理

  • 课时22:多分类模型创建与损失函数

  • 课时23:多分类模型训练与调试

  • 课时24:编写通用训练函数(一)

  • 课时25:编写通用训练函数(二)

  • 课时26:MNIST数据集的下载和使用

  • 课时27:认识手写数据集MNIST

  • 课时28:MNIST数据集全连接模型训练

  • 课时29:梯度下降算法与学习速率

  • 课时30:反向传播算法与优化器

  • 课时31:基础部分知识点总结

  • 课时32:基础部分作业——Fashion-MNIST数据分类

  • 课时33:什么是卷积

  • 课时34:卷积模型的整体架构

  • 课时35:卷积模型解决手写数字分类

  • 课时36:使用GPU加速训练

  • 课时37:卷积模型基础实例——四种天气数据集

  • 课时38:读取、预处理图片并创建Dataset

  • 课时39:创建Dataloader和可视化图片

  • 课时40:四种天气分类模型的创建

  • 课时41:卷积模型的训练

  • 课时42:Dropout抑制过拟合

  • 课时43:Dropout代码实现

  • 课时44:批标转化(Batch Normalization)简介

  • 课时45:Batch Normalization层的代码实现

  • 课时46:超参数选择原则

  • 课时47:预训练模型与VGG架构

  • 课时48:预训练模型的使用介绍

  • 课时49:预训练模型VGG的代码实现

  • 课时50:图像数据增强

  • 课时51:学习速率衰减

  • 课时52:RESNET预训练模型

  • 课时53:微调与迁移学习

  • 课时54:模型权重保存

  • 课时55:自定义输入Dataset类

  • 课时56:获取图片路径和标签

  • 课时57:创建四种天气数据集的Dataset类

  • 课时58:创建输入并可视化

  • 课时59:划分测试数据和验证数据

  • 课时60:灵活的使用Dataset类构造输入

  • 课时61:Resnet和残差结构介绍

  • 课时62:Resnet结构代码实现(一)

  • 课时63:Resnet结构代码实现(二)

  • 课时64:Inception网络结构简介

课程概述

更新提示: 2020.11.20 更新 10 节,主要包含使用Dataset类创建输入和现代网络架构
更新提示: 2020.11.10 更新 11 节,主要包含迁移学习(VGG、RESNET)、数据增强、学习速率衰减、微调和模型保存等内容。
更新提示: 2020.11.3 更新 14 节,新增四种天气图片数据集读取和分类演示。
更新提示: 2020.10.27 更新基础部分 10 节
全新最通俗易懂的Pytorch课程,2020年最新版本制作,实例讲解,提供最优质的每日答疑,目前正在更新,更新时间及目录如下:
11月16日 现代网络架构
11月23日 图像语义分割
11月30日 tensorboard可视化
12月7日 循环神经网络

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