工业和学术界最热的深度学习框架PyTorch实战第一季

00-课程演示

01-pytroch-gpu的下载和安装

02-pytorch基本元素操作

03-pytorch基本运算操作_加法操作

04-pytorch基本运算操作_索引和切片

05-pytorch基本运算操作_索引和切片2

06-pytorch基本运算操作_维度变换1

07-pytorch基本运算操作_unsqueeze和squeeze操作

08-pytorch基本运算操作_expand和repeat

09-pytorch基本运算操作_t,transpose,permute

10-pytorch基本运算操作_拼接和拆分1

11-pytorch基本运算操作_拼接和拆分2

12-CNN的组成和卷积层

13-卷积层的实现

14-池化层及其实现

15-全连接层及卷积神经网络基础小结

16-构建一个神经网络1

17-构建一个神经网络2_通过Sequential构建

18-L1和MSE损失

19-交叉熵损失1

20-交叉熵损失2及反向传播

21-优化器

22-LeNet5实战1_model

23-LeNet5实战2_train

24-LeNet实战2_train2

25-LeNet5实战4_test

26-AlexNet实战1_model1

27-AlexNet实战2_model2

28-AlexNet实战3_train1

29-AlexNet实战4_train2

30-AlexNet实战5_train3

31-AlexNet实战6_predict1

32-AlexNet实战7_predict2

33-VGGNet实战1_VGG网络结构

34-VGGNet实战2_model理论

35-VGGNet实战3_model实现

36-VGGNet实战4_train1讲解

37-VGGNet实战5_train1实现

38-AlexNet实战6_train2讲解

39-VGGNet实战7_train2实现

40-VGGNet实战8_predict讲解

41-VGGNet实战9_predict实现

42-GoogLeNet的介绍

43-GoogLeNet实战2_Inception块讲解

44-GoogLeNet实战3_Inception块实现

45-GoogLeNet实战4_GoogLeNet总体架构

46-GoogLeNet实战5_辅助分类模块理论

47-GoogLeNet实战6_辅助分类模块实现

48-GoogLeNet实战7_B1模块理论

49-GoogLeNet实战8_B1模块实现

50-GoogLeNet实战9_B2模块的理论与实现

51-GoogLeNet实战10-B3模块的理论与实现

52-GoogLeNet实战11_B4模块理论和实现

53-GoogLeNet实战12_B5模块理论

54-GoogLeNet实战13_B5模块实现

55-GoogLeNet实战14_train1讲解

56-GoogLeNet实战15_train1实现

57-GoogLeNet实战16_train2讲解

58-GoogLeNet实战17_train2实现

59-GoogLeNet实战18_predict讲解

60-GoogLeNet实战19_predict实现