PyTorch深度学习简明教程

日月光华老师 2023-01-13 03:08:03

课程名称	适应人群
PyTorch深度学习简明教程	对PyTorch感兴趣的同学，对深度学习感兴趣的同学

日月光华老师2020年全新 Pytorch 深度学习入门与实战，2020年最通俗易懂的实例课程，最新版本实例演示，

本课程用通俗易懂的实例，系统讲解了PyTorch框架的使用，是一堂备受好评、简明易懂的深度学习教程。

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小白full 2022-10-05

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老师好，请问研究电阻成像方面，想用深度学习。测得的数据集输入是一组电压值数据（10*12），输出是一组电导率数据（1200），有什么合适的课程可以推荐的吗

qq_24077107 2021-05-14

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请问教学代码在哪里下载?

喵喵love 2020-12-22

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要是支持版本没有在给出的这几个里面咋办？

全网唯一 ,日月光华老师-PyTorch深度学习简明教程课件csv+代码，里面有信用卡欺诈数据集

PyTorch 技术参考手册是一个PyTorch入门及深度学习教程，涵盖PyTorch基础、实践、应用、Llama2教程等。PyTorch深度学习简明教程是全新 Pytorch 深度学习入门与实战，通俗易懂的实例课程，最新版本实例演示，本课程用通俗易懂的实例，系统讲解了PyTorch框架的使用，是一堂备受好评、简明易懂的深度学习教程。 PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。它既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大深度神经网络。除了Facebook外，PyTorch还被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。内容第一章 PyTorch 入门第二章基础第三章实践第四章提高第五章应用第六章教程第七章 PyTorch实战指南第八章 Llama2教程第九章附录

1. pytorch概述 2.深度学习基础与线性回归实例 3.pytorch张量 4.逻辑回归与多层感知机 5.多分类问题 6.手写数字全连接模型 7.基础部分总结 8.计算机视觉基础 9.预训练模型(迁移学习) 10.Dataset数据输入 11.现代网络架构 12.图像定位 13.Unet图像语义分割 14.LinNet图像语义分割 15.文本分类与词嵌入表示 16.Rnn循环神经网络 17（一）. twitter 评论情绪分类 17（二）. 中文外卖评论情绪分类 18.注意力机制 19. Rnn序列预测-北京空气质量 20. Tensorboard可视化 21.一维卷积网络 23.语义分割图片的标注——Labelme使用教程 24.多任务学习 25.目标识别与目标检测课程资料"

深度学习PyTorch极简入门PDF教程，18章合为一个文件第01课：深度学习概述第02课：深度学习 Python 必备知识点 ... 第18课：项目实战——利用 PyTorch 构建 RNN 模型

《Pytorch深度学习入门与实战》视频教程，2022年最新升级版，课程简明易懂，非常适合初学pytorch的朋友，提供代码+课件+数据集下载。课程结合了超多的经典实例，比如：图像定位实例、Unet语义分割实例、LinKnet图像语义分割实例、经典四种天气分类实例、文本分类实例、循环神经网络、Tensorboard可视化等等。

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