Pytorch深度学习入门---系列1【前馈神经网络】
课时介绍
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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