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【No1256】最新深度学习PyTorch框架实战视频教程(有代码)

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  • TA的每日心情
    无聊
    2021-3-21 17:28
  • 签到天数: 13 天

    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2021-3-6 19:06:16 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【No1256】最新深度学习PyTorch框架实战视频教程(有代码)

    百度地址:

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    资源描述及截图:

    教程目录

    章节1yTorch框架基本处理操作

    课时1PyTorch实战课程简介04:53

    课时2PyTorch框架发展趋势简介08:25

    课时3框架安装方法(CPU与GPU版本)05:13

    课时4PyTorch基本操作09:25

    课时5自动求导机制10:59

    课时6线性回归DEMO-数据与参数配置08:56

    课时7线性回归DEMO-训练回归模型10:08

    课时8补充:常见tensor格式07:10

    课时9补充:Hub模块简介08:25

    课时10本章数据代码下载

    课时11数据代码下载汇总

    章节2:神经网络实战分类与回归任务

    课时12气温数据集与任务介绍06:42

    课时13按建模顺序构建完成网络架构11:38

    课时14简化代码训练网络模型11:04

    课时15分类任务概述05:12

    课时16构建分类网络模型09:40

    课时17DataSet模块介绍与应用方法10:11

    课时18本章数据代码下载

    章节3:卷积神经网络原理与参数解读

    课时19卷积神经网络应用领域07:24

    课时20卷积的作用09:23

    课时21卷积特征值计算方法08:07

    课时22得到特征图表示06:58

    课时23步长与卷积核大小对结果的影响08:11

    课时24边缘填充方法06:30

    课时25特征图尺寸计算与参数共享07:02

    课时26池化层的作用05:38

    课时27整体网络架构06:20

    课时28VGG网络架构06:16

    课时29残差网络Resnet07:41

    课时30本章数据代码下载

    课时31感受野的作用05:46

    章节4:图像识别核心模块实战解读

    课时32卷积网络参数定义07:21

    课时33网络流程解读07:26

    课时34Vision模块功能解读05:10

    课时35分类任务数据集定义与配置06:27

    课时36图像增强的作用04:51

    课时37数据预处理与数据增强模块09:25

    课时38Batch数据制作08:37

    课时39本章数据代码下载

    章节5:迁移学习的作用与应用实例

    课时40迁移学习的目标05:31

    课时41迁移学习策略07:11

    课时42加载训练好的网络模型09:54

    课时43优化器模块配置05:14

    课时44实现训练模块08:15

    课时45训练结果与模型保存09:31

    课时46加载模型对测试数据进行预测09:10

    课时47额外补充-Resnet论文解读11:47

    课时48额外补充-Resnet网络架构解读08:26

    章节6:递归神经网络与词向量原理解读

    课时49RNN网络架构解读11:27

    课时50词向量模型通俗解释08:14

    课时51模型整体框架10:09

    课时52本章数据代码下载

    课时53训练数据构建05:10

    课时54CBOW与Skip-gram模型08:20

    课时55负采样方案07:40

    章节7:新闻数据集文本分类实战

    课时56任务目标与数据简介07:18

    课时57RNN模型所需输入格式解析06:54

    课时58项目配置参数设置10:26

    课时59新闻数据读取与预处理方法08:07

    课时60LSTM网络模块定义与参数解析09:35

    课时61本章数据代码下载

    课时62训练LSTM文本分类模型08:55

    课时63Tensorboardx可视化展示模块搭建09:16

    课时64CNN应用于文本任务原理解析10:46

    课时65网络模型架构与效果展示10:58

    章节8:对抗生成网络架构原理与实战解析

    课时66本章数据代码下载

    课时67对抗生成网络通俗解释08:24

    课时68GAN网络组成05:14

    课时69损失函数解释说明10:05

    课时70数据读取模块08:26

    课时71生成与判别网络定义08:39

    章节9:基于CycleGan开源项目实战图像合成

    课时72CycleGan网络所需数据06:50

    课时73CycleGan整体网络架构10:02

    课时74PatchGan判别网络原理04:40

    课时75Cycle开源项目简介07:07

    课时76数据读取与预处理操作10:17

    课时77生成网络模块构造12:12

    课时78判别网络模块构造05:02

    课时79损失函数:identity loss计算方法09:12

    课时80生成与判别损失函数指定11:40

    课时81额外补充:VISDOM可视化配置05:54

    课时82本章数据代码下载

    章节10:OCR文字识别原理

    课时83OCR文字识别要完成的任务06:29

    课时84CTPN文字检测网络概述08:05

    课时85序列网络的作用09:19

    课时86输出结果含义解析07:09

    课时87CTPN细节概述09:06

    课时88CRNN识别网络架构06:16

    课时89CTC模块的作用04:29

    章节11:OCR文字识别项目实战

    课时90OCR文字检测识别项目效果展示04:20

    课时91本章数据代码下载

    课时92训练数据准备与环境配置06:49

    课时93检测模块候选框生成08:06

    课时94候选框标签制作08:23

    课时95整体网络所需模块04:55

    课时96网络架构各模块完成的任务解读08:38

    课时97CRNN识别模块所需数据与标签05:12

    课时98识别模块网络架构解读10:41

    章节12:基于3D卷积的视频分析与动作识别

    课时99本章数据代码下载

    课时1003D卷积原理解读07:43

    课时101UCF101动作识别数据集简介06:02

    课时102测试效果与项目配置12:01

    课时103视频数据预处理方法07:24

    课时104数据Batch制作方法09:02

    课时1053D卷积网络所涉及模块07:50

    课时106训练网络模型08:32

    章节13:自然语言处理通用框架BERT原理解读

    课时107BERT任务目标概述05:27

    课时108本章数据代码下载

    课时109传统解决方案遇到的问题11:09

    课时110注意力机制的作用06:56

    课时111self-attention计算方法11:24

    课时112特征分配与softmax机制09:20

    课时113Multi-head的作用09:09

    课时114位置编码与多层堆叠07:17

    课时115transformer整体架构梳理10:57

    课时116BERT模型训练方法09:37

    课时117训练实例09:47

    章节14:谷歌开源项目BERT源码解读(官方TF版)

    课时118BERT开源项目简介07:35

    课时119项目参数配置12:08

    课时120本章数据代码下载

    课时121数据读取模块07:40

    课时122数据预处理模块09:37

    课时123tfrecord制作11:35

    课时124Embedding层的作用07:29

    课时125加入额外编码特征09:22

    课时126加入位置编码特征05:12

    课时127mask机制08:49

    课时128构建QKV矩阵12:38

    课时129完成Transformer模块构建09:56

    课时130训练BERT模型08:51

    章节15:基于PyTorch实战BERT模型(民间PyTorch版)

    课时131本章数据代码下载

    课时132项目配置与环境概述06:52

    课时133数据读取与预处理05:45

    课时134网络结构定义07:01

    课时135训练网络模型08:19

    章节16:PyTorch框架实战模板解读

    课时136本章数据代码下载

    课时137项目模板各模块概述08:43

    课时138各模块配置参数解析09:15

    课时139数据读取与预处理模块功能解读11:45

    课时140模型架构模块06:46

    课时141训练模块功能11:22

    课时142训练结果可视化展示模块07:19

    课时143模块应用与BenckMark解读

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    该用户从未签到

    发表于 2021-3-9 08:25:47 | 显示全部楼层
    顶一个了
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  • TA的每日心情

    2021-4-10 13:42
  • 签到天数: 33 天

    [LV.5]常住居民I

    发表于 2021-3-10 08:50:23 | 显示全部楼层
    不错的资料学习下!!!
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    该用户从未签到

    发表于 2021-3-11 19:36:51 | 显示全部楼层
    必须支持。。。。。。。
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-4-21 16:19
  • 签到天数: 3 天

    [LV.2]偶尔看看I

    发表于 2021-3-12 13:23:14 | 显示全部楼层
    这个好好支持一下
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-3-29 14:14
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]初来乍到

    发表于 2021-3-14 19:17:02 | 显示全部楼层
    必须支持。。。。。。。
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  • TA的每日心情

    2021-2-19 23:24
  • 签到天数: 3 天

    [LV.2]偶尔看看I

    发表于 2021-3-16 10:48:31 | 显示全部楼层
    好资料正是我想要的。
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  • TA的每日心情
    开心
    昨天 09:24
  • 签到天数: 187 天

    [LV.7]常住居民III

    发表于 2021-3-17 22:10:14 | 显示全部楼层
    非常不错,感谢分享!
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  • TA的每日心情

    2021-3-10 14:51
  • 签到天数: 9 天

    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2021-3-19 15:33:00 | 显示全部楼层
    好资料正是我想要的。
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    该用户从未签到

    发表于 2021-3-23 13:39:40 | 显示全部楼层
    谢谢楼主的无私奉献。
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