PyTorch深度学习简明教程

PyTorch深度学习简明教程
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  • Pytorch概述

    • Pytorch框架简介
    • Pytorch的安装(一)
    • Pytorch的安装——使用GPU加速训练
  • 深度学习基础与线性回归实例

    • 机器学习基础-线性回归
    • 收入数据集读取与观察
    • 初始化模型、损失函数和优化方法
    • 模型训练与结果可视化
  • Pytorch张量

    • Pytorch张量与数据类型
    • 张量运算与形状变换
    • 张量微分运算
    • 入门实例的分解写法
  • 逻辑回归与多层感知器

    • 逻辑回归简介与数据预处理
    • 逻辑回归模型的创建与训练
    • 多层感知器简介
    • 多层感知器实例-数据预处理
    • 多层感知器模型创建
    • 多层感知器模型改写与解释
    • 多层感知器模型训练
    • 使用Dataset和Dataloader加载模型数据
    • 划分验证数据和测试数据
    • 添加正确率和验证数据

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    课时介绍

    多层感知器模型改写与解释

    课程介绍

    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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