Pytorch深度学习入门---系列1【前馈神经网络】

课程环境：win10，python3，pytorch 1.7.1 + torchvision 0.8.2，cuda10.0+cudnn7.6.5 （暂时不关注GPU处理的，也可暂时不安装cuda、cudnn） ； 备注：环境不太熟的同学，可以参考课程【AI开发环境搭建】：https://edu.csdn.net/course/detail/35251 问题：现在好多从事AI 深度学习的同学、以及刚入门深度学习的同学，不了解深度学习为什么会实现特征学习。why ？？？ 本课程利用【中文字识别】项目，用简单易懂的方式，让大家理解深度学习工作原理，并能够利用Pytorch 实现多层神经网络设计，学会优化神经网络的一些方法。 主要内容： 1. 网络设计 2. 数据加载、制作 3. 模型训练 4. 模型评估 5. 模型优化 6. 损失函数 7. 优化器 8. 模型加载 9. 模型保存 10. GPU加速 11.LOSS曲线图生成