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第四节：神经网络的补充实验

浏览 109 扫码 分享 2022-07-22 04:57:10
  • 神经网络实验代码
  • 使用模拟超参数测试
  • 加快数据加载
  • 在GPU上进行训练
  • 数据正则化

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  • 前言
  • 第一章：张量(tensor)及其操作
    • 第一节：PyTorch介绍
      • 相关前置内容
      • PyTorch介绍
      • PyTorch的安装
      • 为什么深度学习要使用GPU
    • 第二节：张量(tensor)介绍
      • 张量的介绍
      • 张量的rank、axes、shape介绍
      • CNNs和Feature Maps
    • 第三节：PyTorch中的张量
      • PyTorch的张量介绍
      • 在PyTorch中创建张量
    • 第四节：张量操作
      • flatten、reshape和squeeze介绍
      • CNN中flatten操作的可视化
      • 张量广播和对位相乘(element-wise)
      • Argmax和Reduction操作
  • 第二章：训练神经网络
    • 第一节：数据及其处理
      • 数据的重要性
      • 提取(extract)、变换(transform)、加载(load)
      • PyTorch的Datasets和DataLoaders
    • 第二节：神经网络及使用PyTroch设计网络
      • 使用PyTorch搭建CNN
      • CNN中的各层
      • CNN中的权重
      • 可调用的神经网络模块
      • CNN中的前向计算方法
      • 前向传播解释
      • 批操作(batch)
      • CNN输出尺寸计算
    • 第三节：训练神经网络
      • CNN训练
      • CNN迭代训练
      • 创建混淆矩阵
      • Stack和Concat
      • 使用TensorBoard
      • 超参数调整实验
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      • 神经网络实验代码
      • 使用模拟超参数测试
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      • 在GPU上进行训练
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