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第二章 PyTorch数据处理
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2022-07-09 03:33:59
DataLoader 与 Dataset
图像预处理 -- transforms
数据增强的22种方式
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PyTorch学习计划
环境准备
PyTorch简介与环境安装
软件永久激活
第一章 张量与计算图机制
张量简介与创建
PyTorch的Tensor(张量)
张量操作与线性回归
计算图与动态图机制
autograd与逻辑回归
第二章 PyTorch数据处理
DataLoader 与 Dataset
图像预处理 -- transforms
数据增强的22种方式
第三章 模型的创建
模型创建 与 nn.Module
模型容器 与 AlexNet构建
卷积层
池化层、线性层、激活函数层
第四章 损失函数
权值初始化
损失函数
第五章 优化器
优化器 Optimizer
第六章 可视化
TensorBoard使用
Hook函数与CAM算法
第七章 正则化
第八章 训练技巧
模型保存与加载
模型微调(finetune)
GPU使用
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