深度学习核心框架PyTorch

深度学习核心框架PyTorch
共8节 8人在学 课程详情
  • 1 节PyTorch框架介绍与配置安装

    • 1-PyTorch框架与其他框架区别分析
    • 2-CPU与GPU版本安装方法解读
  • 2 节使用神经网络进行分类任务

    • 1-数据集与任务概述
    • 2-基本模块应用测试
    • 3-网络结构定义方法
    • 4-数据源定义简介
    • 5-损失与训练模块分析
    • 6-训练一个基本的分类模型
    • 7-参数对结果的影响
  • 3 节神经网络回归任务-气温预测

    • 神经网络回归任务-气温预测
  • 4 节卷积网络参数解读分析

    • 1-输入特征通道分析
    • 2-卷积网络参数解读
    • 3-卷积网络模型训练
  • 5 节图像识别模型与训练策略(重点)

    • 1-任务分析与图像数据基本处理
    • 2-数据增强模块
    • 3-数据集与模型选择
    • 4-迁移学习方法解读
    • 5-输出层与梯度设置
    • 6-输出类别个数修改
    • 7-优化器与学习率衰减
    • 8-模型训练方法
    • 9-重新训练全部模型
    • 10-测试结果演示分析
  • 6 节DataLoader自定义数据集制作

    • 1-Dataloader要完成的任务分析
    • 2-图像数据与标签路径处理
    • 3-Dataloader中需要实现的方法分析
    • 4-实用Dataloader加载数据并训练模型
  • 7 节LSTM文本分类实战

    • 1-数据集与任务目标分析
    • 2-文本数据处理基本流程分析
    • 3-命令行参数与DEBUG
    • 4-训练模型所需基本配置参数分析
    • 5-预料表与字符切分
    • 6-字符预处理转换ID
    • 7-LSTM网络结构基本定义
    • 8-网络模型预测结果输出
    • 9-模型训练任务与总结
  • 8 节PyTorch框架Flask部署例子

    • 1-基本结构与训练好的模型加载
    • 2-服务端处理与预测函数
    • 3-基于Flask测试模型预测结果

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    课时介绍

    本课程从 基础认知切入,主要学习-PyTorch框架与其他框架区别分析

    课程介绍

    该视频主要讲述了在选择深度学习框架时,作者为何选择了Paddle框架。首先,他通过对比多个框架的优缺点,包括早期的Caffe框架(安装困难、更新缓慢)和TensorFlow框架(使用复杂、开发成本高),强调了选择一个易用且高效框架的重要性。接着,他提到自己多年使用各种框架的经历和感受,特别是Caffe的安装挑战和TensorFlow的繁琐使用流程,进而说明选择Paddle框架的原因,即其易用性和高效性。

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