Pytorch框架与经典卷积神经网络与实战

炮哥带你学 2023-10-16 17:21:24

课程名称	适应人群
Pytorch框架与经典卷积神经网络与实战	适合刚刚入门或者需要入门深度学习和pytorch框架的同学，课程采用手把手教学，带你入门pytorch深度学习框架和卷积神经网络

课程章节丰富，共有117节课程，对每个知识点讲解详细，其中代码采用流行的pytorch框架，代码都是手把手带着大家一行一行敲，具体课程目录如下：

课程采用主流的深度学习框架pytorch

课程含有丰富的课件、源码和数据，这些都会提供给大家，具体如下图所示：
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linqting 2024-09-13

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请问这里的全连接层不用经过激活函数吗

炮哥带你学 2024-09-13

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@linqting 可以加

linqting 2024-09-06

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此处这个a21应该是a11*w21+b2吧，你写的b1是不是错了

炮哥带你学 2024-09-06

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@linqting 是的，后面好像说了这里的问题

Bigmiemie 2024-05-30

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炮哥，课件中Pytorch深度学习框架安装文档这个PDF好像缺少3.8.环境测试下里面那个测试的代码和那两个镜像源的网址哈，当然也可能是我看错了。小问题，手敲也不费时间哈

炮哥带你学 2024-03-01

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从下载课件中获取，下载课件在视频上方有

梦与尘 2024-03-01

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请问代码和word文档在哪里领取

王若云- 2023-12-29

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为啥课件里只有个两页的ppt

炮哥带你学 2023-12-29

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@王若云- 啊，没有啊

m0_63092507 2023-12-23

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课程购买了源码和课件在哪里下载呢

炮哥带你学 2023-12-23

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@m0_63092507 点击左上角课件下载，就有对应的文档，里面有课件的提取方式

丑14 2023-11-09

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课件和源代码在哪里呢

炮哥带你学 2023-11-09

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@丑14 购买课程后，有下载课件，在里面

weixin_43467392 2023-11-08

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VGG16的model中block6好像少了两个dropout操作

炮哥带你学 2023-11-08

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@weixin_43467392 是的，后面好像也补上

weixin_43467392 2023-11-07

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辛苦炮哥了，讲的很清楚，听完LeNet，对整个项目代码就有大概了解了，对我这种刚入门的非常友好

炮哥带你学 2023-11-07

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@weixin_43467392 感谢感谢

内容概要：本文深入介绍了卷积神经网络（CNN）的基本概念和技术细节，并重点讲解了使用PyTorch搭建和训练卷积神经网络的方法。文章涵盖CNN的核心组成——卷积层、池化层和全连接层，并给出多个详细的代码示例，解释了从环境配置到张量操作、自动生成梯度计算，再到定义神经网络模型的整个流程。此外，还探讨了高级主题，如深度可分离卷积、残差网络以及利用迁移学习改进模型效果。最后提供了一些具体的实战项目实例，比如手写数字识别（MNIST）、CIFAR-10图像分类、YOLO目标检测与语义分割等。适用人群：适用于具有一定机器学习基础知识的研究者和工程师，特别是希望掌握卷积神经网络及其应用的技术人员。使用场景及目标：①快速理解卷积神经网络的工作原理；②掌握基于PyTorch框架构建卷积神经网络的具体实现方法；③了解CNN应用于各类实际问题的有效解决方案。其他说明：本文详细讨论了理论和实践相结合的内容，对于初学者和进阶开发者来说都是宝贵的学习资料。无论是想要深入了解神经网络架构的设计思想，还是想获得完整的项目实践经验，都能从中受益匪浅。

pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别项目源码+模型+论文+答辩ppt.zip个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。动手完成这个项目之后，就可以学习到：1. 深度学习中CNN（卷积神经网络）的使用，为之后学习相关神经网络模型做了很好的铺垫。2. 学会使用深度学习框架之一Pytorch的使用。3. 多分类问题在实际中的应用，是二分类的扩展。4. 从数据处理，可视化，到模型搭建的过程，是一种经验和技巧的积累，达到“举一反三”的效果。 pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别项目源码+模型+论文+答辩ppt.zip个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别项目源码+模型+论文+答辩ppt.zip个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设。

神经网络与PyTorch实战python代码.zip

内容概要：本文通过手把手教学的方式，使用Pytorch实现了一个针对CIFAR-10数据集的卷积神经网络(CNN)多分类模型。首先介绍了卷积神经网络的基本概念，如卷积层、池化层的作用及其参数配置，接着详细讲解了如何下载和预处理CIFAR-10数据集，构建包含两层卷积层、两层池化层和两层全连接层的CNN网络结构。还涵盖了网络初始化、训练过程（包括损失函数的选择、优化器的设定）、以及最终的测试评估步骤。最后指出当前模型存在一定的局限性，即准确率为64%，并预告后续将对该模型进行优化。适合人群：有一定机器学习基础，特别是对深度学习有一定了解的研究人员或开发者；对卷积神经网络感兴趣的初学者。使用场景及目标：①帮助读者理解卷积神经网络的工作原理；②掌握基于Pytorch框架搭建CNN的具体流程；③学会如何处理图像分类任务，尤其是利用CIFAR-10这样的标准数据集进行实验。阅读建议：本文不仅提供了完整的代码实现，更重要的是对每一步骤背后的理论进行了详细的解释。因此，在学习过程中应当重点关注代码背后的概念理解，尝试调整参数观察效果变化，并结合实际案例深入思考不同组件的功能与作用。

深度学习框架pytorch入门与实践pdf书与代码

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