【超口碑】Pytorch框架班第五期视频加文档资料天_共：3.38GB

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文件名称：	【超口碑】Pytorch框架班第五期视频加文档资料天_共：3.38GB
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文件创建时间：	2020-12-23 05:17:05

目录：【02【超口碑】Pytorch框架班第五期】
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    【资料合集】代码、数据及课件下载_.docx[12.06KB]
    PyTorch8月16ri直播答疑_.mp4[256.71MB]
    PyTorch7月30ri直播答疑.mp4[333.88MB]
    23Week5【任务1】第一节：学习率调整_01.pdf[157.60KB]
    23Week5【任务1】第二节：TensorBoard简介与安装.mp4[46.72MB]
    22Week5【任务1】第一节：学习率调整.mp4[86.05MB]
    22Week4：本周学习任务简单总结_01.pdf[165.53KB]
    21Week4【任务3】第一节：torch.optim.SGD_01.pdf[144.09KB]
    21Week4【任务3】第一节：torch.optim.SGD_.mp4[74.53MB]
    20Week4【任务2】第二节：优化器optimizer的概念.mp4[55.21MB]
    19Week4【任务2】第一节：pytorch的14种损失函数.docx[13.07KB]
    19Week4【任务2】第一节：pytorch的14种损失函数.mp4[102.97MB]
    18Week4【任务1】第一节：权值初始化.pdf[265.76KB]
    18Week4【任务1】第二节：损失函数（一）.mp4[95.83MB]
    17Week4【任务1】第一节：权值初始化.mp4[55.41MB]
    17Week3：本周学习任务简单总结_01.pdf[171.85KB]
    16Week3【任务2】第二节：学习网络层中的池化层，全连接层和激活函数层.mp4[54.55MB]
    15Week3【任务2】第一节：学习网络层中的卷积层.mp4[78.04MB]
    15Week3【任务2】第一节：学习网络层中的卷积层.docx[27.29KB]
    14Week3【任务1】第二节：模型容器与AlexNet构建.mp4[72.26MB]
    13Week3【任务1】第一节：nn.Module与网络模型构建步骤.docx[13.34KB]
    13Week3【任务1】第一节：nn.Module与网络模型构建步骤.mp4[58.76MB]
    12Week2：本周学习任务简单总结_01.pdf[165.65KB]
    11Week2【任务2】第二节：学会自定义transforms方法.mp4[129.88MB]
    10Week2【任务2】第一节：二十二种transforms数据预处理方法.pdf[220.09KB]
    10Week2【任务2】第一节：二十二种transforms数据预处理方法_.mp4[129.42MB]
    09Week2【任务1】第二节：数据预处理transforms模块机制_.mp4[54.17MB]
    08Week2【任务1】第一节：数据读取机制Dataloader与Dataset.mp4[54.58MB]
    08Week2【任务1】第一节：数据读取机制Dataloader与Dataset_.pdf[251.20KB]
    07Week1：本周学习任务简单总结_01.pdf[159.11KB]
    06Week1【任务3】第一节：autograd与逻辑回归.pdf[193.52KB]
    06Week1【任务3】第一节：autograd与逻辑回归.mp4[59.80MB]
    05Week1【任务2】第二节：计算图与动态图机制_.mp4[36.44MB]
    04Week1【任务2】第一节：张量操作与线性回归.pdf[177.33KB]
    04Week1【任务2】第一节：张量操作与线性回归.mp4[62.98MB]
    03Week1【任务1】-第二节-张量简介与创建.mp4[52.14MB]
    02Week1【任务1】第一节-PyTorch简介与安装.mp4[63.86MB]
    02Week1【任务1】第一节-PyTorch简介与安装.pdf[196.77KB]
    01【必看】深入浅出PyTorch.mp4[58.24MB]
    00开营仪式-老师部分_.mp4[223.10MB]
目录：【02【超口碑】Pytorch框架班第五期/课件代码】
    Dog_Cat_train.zip[543.51MB]
目录：【02【超口碑】Pytorch框架班第五期/课件代码/数据data】
    readme.txt[4.50KB]
    08-05-数据-.zip[2.81MB]
    08-04-数据-.zip[99.37MB]
    08-03-数据-_.zip[51.75MB]
    08-02-数据-PortraitDataset-.zip[145.38MB]
    08-01-数据-_.zip[79.30MB]
    07-02-数据-模型finetune.zip[86.48MB]
    02-01-数据-RMB_data.rar[62.16MB]
目录：【02【超口碑】Pytorch框架班第五期/课件代码/02Pytorch框架班课件PDF版本合集】
    09-02-ppt-循环神经网络一瞥_.pdf[2.21MB]
    09-01-ppt-生成对抗网络一瞥.pdf[4.94MB]
    08-03-ppt-图像目标检.测一瞥.pdf[4.23MB]
    08-02-ppt-图像分割一瞥_.pdf[3.64MB]
    08-01-ppt-图像分类一瞥.pdf[2.61MB]
    07-04-ppt-PyTorch常见报错_.pdf[2.45MB]
    07-03-ppt-GPU的使用.pdf[2.32MB]
    07-02-ppt-模型finetune.pdf[2.27MB]
    07-01-ppt-模型保存与加载.pdf[2.04MB]
    06-04-ppt-Normalizaiton_layers.pdf[2.46MB]
    06-03-BatchNormalization.pdf[2.64MB]
    06-02-ppt-正则化-Dropout.pdf[2.27MB]
    06-01-ppt-正则化之weight_decay.pdf[2.33MB]
    05-05-ppt-.H.O.O.K.函数与CAM可视化.pdf[2.33MB]
    05-04-ppt-TensorBoard使用（二）_.pdf[2.30MB]
    05-03-ppt-TensorBoard使用（一）.pdf[2.27MB]
    05-02-ppt-TensorBoard简介与安装.pdf[2.11MB]
    05-01-ppt-学习率调整策略_.pdf[2.50MB]
    04-05-优化器（二）.pdf[2.25MB]
    04-04-ppt-优化器（一）.pdf[2.14MB]
    04-03-ppt-损失函数(二).pdf[2.64MB]
    04-02-ppt-损失函数(一).pdf[2.31MB]
    04-01-ppt-权值初始化.pdf[2.17MB]
    03-04-ppt-nn网络层-池化-线性-激活函数.pdf[2.60MB]
    03-03-ppt-nn网络层-卷积层.pdf[3.02MB]
    03-02-ppt-模型容器与AlexNet构建.pdf[2.46MB]
    03-01-ppt--模型创建步骤与nn.Module.pdf[2.34MB]
    02-04-ppt-transforms（二）.pdf[3.26MB]
    02-03-ppt-transforms（一）.pdf[2.80MB]
    02-02-ppt-transforms与数据标准化.pdf[2.24MB]
    02-01-ppt-DataLoader与DataSet.pdf[2.46MB]
    01-05-ppt-autograd与逻辑回归.pdf[2.35MB]
    01-04-ppt-计算图与动态图机制.pdf[2.55MB]
    01-03-ppt-张量的操作及线性回归_.pdf[2.55MB]
    01-02-ppt-张量简介及创建.pdf[2.39MB]
    01-01-补充-ppt-pytorch开发环境安装.pdf[2.16MB]
    01-01-pytorch简介与安装_.pdf[2.68MB]