PyTorch框架学习

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第七章 正则化

浏览 124 扫码 分享 2022-07-09 03:34:02

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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
      • PyTorch常见报错汇总
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