新手从零开始学pytorch深度学习入门-含Tensorboard可视化、计算机视觉等

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文件名称：	新手从零开始学pytorch深度学习入门-含Tensorboard可视化、计算机视觉等8f_共：27.78GB
文件总数量：	179条
压缩文件数量：	1条
压缩文件比：	0.55%
疑似加密文件：	0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间：

目录：【新手从零开始学pytorch深度学习入门-含Tensorboard可视化、计算机视觉等】
    课程资料.zip　[7.38GB]
目录：【新手从零开始学pytorch深度学习入门-含Tensorboard可视化、计算机视觉等/9.预训练模型(迁移学习)】
    章节9-8模型权重保存.mp4　[222.90MB]
    章节9-7微调与迁移学习.mp4　[166.68MB]
    章节9-6RESNET预训练模型.mp4　[180.74MB]
    章节9-5学习速率衰减.mp4　[160.28MB]
    章节9-4图像数据增强.mp4　[228.36MB]
    章节9-3预训练模型VGG的代码实现.mp4　[152.13MB]
    章节9-2预训练模型的使用介绍.mp4　[109.66MB]
    章节9-1预训练模型与VGG架构.mp4　[151.68MB]
目录：【新手从零开始学pytorch深度学习入门-含Tensorboard可视化、计算机视觉等/8.计算机视觉基础】
    章节8-9卷积模型的训练.mp4　[110.72MB]
    章节8-8四种天气分类模型的创建.mp4　[185.79MB]
    章节8-7创建Dataloader和可视化图片.mp4　[203.00MB]
    章节8-6读取、预处理图片并创建Dataset.mp4　[112.08MB]
    章节8-5卷积模型基础实例—四种天气数据集.mp4　[343.65MB]
    章节8-4使用GPU加速训练.mp4　[225.89MB]
    章节8-3卷积模型解决手写数字分类.mp4　[351.22MB]
    章节8-2卷积模型的整体架构.mp4　[119.92MB]
    章节8-1什么是卷积.mp4　[139.95MB]
    章节8-14超参数选择原则.mp4　[56.66MB]
    章节8-13BatchNormalization层的代码实现.mp4　[172.49MB]
    章节8-12批标准化（BatchNormalization）简介.mp4　[111.47MB]
    章节8-11Dropout代码实现-.mp4　[173.41MB]
    章节8-10Dropout抑制过拟合.mp4　[89.52MB]
目录：【新手从零开始学pytorch深度学习入门-含Tensorboard可视化、计算机视觉等/7.基础部分总结】
    章节7-4基础部分作业——Fashi-MNIST数据分类.mp4　[38.42MB]
    章节7-3基础部分知识点总结.mp4　[191.65MB]
    章节7-2反向传播算法与优化器.mp4　[119.44MB]
    章节7-1梯度下降算法与学习速率.mp4　[107.89MB]
目录：【新手从零开始学pytorch深度学习入门-含Tensorboard可视化、计算机视觉等/6.手写数字全连接模型】
    章节6-3MNIST数据集全连接模型训练.mp4　[156.83MB]
    章节6-2认识手写数据集MNIST.mp4　[163.09MB]
    章节6-1MNIST数据集的下载和使用.mp4　[182.36MB]
目录：【新手从零开始学pytorch深度学习入门-含Tensorboard可视化、计算机视觉等/5.多分类问题】
    章节5-5编写通用训练函数（二）.mp4　[256.20MB]
    章节5-4编写通用训练函数（一）.mp4　[205.67MB]
    章节5-3多分类模型训练与调试.mp4　[230.82MB]
    章节5-2多分类模型创建与损失函数.mp4　[142.83MB]
    章节5-1Softmax多分类与鸢尾花数据集预处理.mp4　[157.02MB]
目录：【新手从零开始学pytorch深度学习入门-含Tensorboard可视化、计算机视觉等/4.逻辑回归与多层感知机】
    章节4-9划分验证数据和测试数据.mp4　[187.45MB]
    章节4-8使用Dataset和Dataloader加载模型数据.mp4　[165.81MB]
    章节4-7多层感知器模型训练.mp4　[97.00MB]
    章节4-6多层感知器模型改写与解释.mp4　[125.26MB]
    章节4-5多层感知器模型创建.mp4　[110.48MB]
    章节4-4多层感知器实例-数据预处理.mp4　[193.71MB]
    章节4-3多层感知器简介.mp4　[84.06MB]
    章节4-2逻辑回归模型的创建与训练.mp4　[221.96MB]
    章节4-1逻辑回归简介与数据预处理.mp4　[82.22MB]
    章节4-10添加正确率和验证数据.mp4　[275.44MB]
目录：【新手从零开始学pytorch深度学习入门-含Tensorboard可视化、计算机视觉等/3.pytorch张量】
    章节3-4入门实例的分解写法-.mp4　[209.32MB]
    章节3-3张量微分运算.mp4　[144.84MB]
    章节3-2张量运算与形状变换.mp4　[82.37MB]
    章节3-1Pytorch张量与数据类型.mp4　[149.87MB]
目录：【新手从零开始学pytorch深度学习入门-含Tensorboard可视化、计算机视觉等/25.目标识别与目标检测】
    [25.9]--修改PyTorch内置目标检测模型的输出.mp4　[29.32MB]
    [25.8]--标注自有数据集并安装所需的库.mp4　[34.73MB]
    [25.7]--目标检测的图像标注.mp4　[22.59MB]
    [25.6]--PyTorch目标检测的使用.mp4　[29.43MB]
    [25.5]--目标识别预测结果解读与可视化.mp4　[33.77MB]
    [25.4]--使用PyTorch内置目标检测模块.mp4　[24.65MB]
    [25.3]--PyTorch内置的目标检测模块.mp4　[22.17MB]
    [25.2]--目标识别综述——one_stage目标检测算法.mp4　[31.88MB]
    [25.1]--目标识别综述——two_stage目标检测算法.mp4　[22.87MB]
    [25.15]--目标识别的模型预测.mp4　[47.89MB]
    [25.14]--目标识别的模型训练.mp4　[34.40MB]
    [25.13]--创建dataloader、初始化模型和优化器.mp4　[42.41MB]
    [25.12]--创建输入Dataset.mp4　[54.40MB]
    [25.11]--目标识别标注文件的解析（二）.mp4　[24.69MB]
    [25.10]--目标识别标注文件的解析（一）.mp4　[48.73MB]
目录：【新手从零开始学pytorch深度学习入门-含Tensorboard可视化、计算机视觉等/24.多任务学习】
    [24.6]--多任务模型的训练.mp4　[40.00MB]
    [24.5]--多任务模型创建(二).mp4　[16.96MB]
    [24.4]--多任务模型创建(一).mp4　[31.95MB]
    [24.3]--创建dataset.mp4　[47.09MB]
    [24.2]--多任务标签预处理.mp4　[32.15MB]
    [24.1]--多任务学习简介.mp4　[15.82MB]
目录：【新手从零开始学pytorch深度学习入门-含Tensorboard可视化、计算机视觉等/23.语义分割图片的标注——Labelme使用教程】
    [23.3]--标注图片的读取和验证.mp4　[23.88MB]
    [23.2]--从标注文件生成图像语义分割数据集.mp4　[30.43MB]
    [23.1]--Labelme的安装和单张图片的标注.mp4　[31.08MB]
目录：【新手从零开始学pytorch深度学习入门-含Tensorboard可视化、计算机视觉等/21.一维卷积网络】
    章节21-7模型前向传播与训练.mp4　[81.12MB]
    章节21-6模型初始化.mp4　[118.48MB]
    章节21-5批处理函数.mp4　[135.03MB]
    章节21-4划分数据集.mp4　[108.11MB]
    章节21-3创建词表.mp4　[95.97MB]
    章节21-2中文分词.mp4　[109.12MB]
    章节21-1一维卷积原理与网络结构.mp4　[92.20MB]
目录：【新手从零开始学pytorch深度学习入门-含Tensorboard可视化、计算机视觉等/20.Tensorboard可视化】
    章节20-4标量数据可视化.mp4　[80.31MB]
    章节20-3Tensorboadr网络模型结构可视化.mp4　[68.28MB]
    章节20-2Tensorboard可视化.mp4　[68.62MB]
    章节20-1Tensorboard安装与导入.mp4　[87.83MB]