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Pytorch深度学习入门---系列1【前馈神经网络】 课程介绍

Pytorch深度学习入门---系列1【前馈神经网络】
共8节 328人在学 课程详情
课程目录
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  • 课程介绍
  • 汉字数据、数据集的制作
  • 第一个Pytorch神经网络_神经网络类设计
  • 神经网络设计---数据读入、数据确认
  • 神经网络设计---模型训练、模型评估、loss曲线分析
  • 神经网络设计---模型优化
  • 神经网络设计---GPU加速
  • 神经网络设计---如何防止过拟合
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    课程介绍

    课程介绍

    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

     

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