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第二章 PyTorch数据处理

浏览 125 扫码 分享 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
    • PyTorch常见报错汇总
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