pytorch深度学习入门与简明实战教程

pytorch深度学习入门与简明实战教程

9.预训练模型迁移学习

8.计算机视觉基础

7.基础部分总结

6.手写数字全连接模型

5.多分类问题

4.逻辑回归与多层感知机

3.pytorch张量

25.目标识别与目标检测

24.多任务学习

23.语义分割图片的标注Labelme使用教程

21.一维卷积网络

20. Tensorboard可视化

2.深度学习基础与线性回归实例

19. Rnn序列预测-北京空气质量

18.注意力机制

17一. twitter 评论情绪分类

17二. 中文外卖评论情绪分类

16.Rnn循环神经网络

15.文本分类与词嵌入表示

14.LinNet图像语义分割

13.Unet图像语义分割

12.图像定位

11.现代网络架构

10.Dataset数据输入

1. pytorch概述

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章节9-8模型权重保存.mp4 222.9MB

章节9-7微调与迁移学习.mp4 166.7MB

章节9-6RESNET预训练模型.mp4 180.7MB

章节9-5学习速率衰减.mp4 160.3MB

章节9-4图像数据增强.mp4 228.4MB

章节9-3预训练模型VGG的代码实现.mp4 152.1MB

章节9-2预训练模型的使用介绍.mp4 109.7MB

章节9-1预训练模型与VGG架构.mp4 151.7MB