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2020年深度学习框架PyTorch实战视频教程(含讲义、代码) 唐宇迪

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    开心
    2021-5-17 12:31
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    发表于 2020-12-10 10:52:52 | 显示全部楼层 |阅读模式

    『视频教程截图』

    52.png 53.png
    49.2020年深度学习框架PyTorch实战视频教程(含讲义、代码)128课 唐宇笛.png.png 51.png 50.png

    『课程介绍』

    深度学习框架-PyTorch实战课程旨在帮助同学们快速掌握PyTorch框架核心模块使用方法与项目应用实例,让同学们熟练使用PyTorch框架进行项目开发。课程内容全部以实战为导向,基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解,通过Debug模式详解项目中每一行代码的作用与效果,整体风格通俗易懂,提供全部课程所属课件。

    『课程目录』

    目录:/2020年深度学习框架PyTorch实战视频教程(含讲义、代码)128课 唐宇笛
    ┣━━01 PyTorch框架基本处理操作
    ┃    ┣━━001 PyTorch实战课程简介.mp4
    ┃    ┣━━002 PyTorch框架发展趋势简介.mp4
    ┃    ┣━━003 框架安装方法(CPU与GPU版本).mp4
    ┃    ┣━━004 PyTorch基本操作.mp4
    ┃    ┣━━005 自动求导机制.mp4
    ┃    ┣━━006 线性回归DEMO-数据与参数配置.mp4
    ┃    ┣━━007 线性回归DEMO-训练回归模型.mp4
    ┃    ┣━━008 补充:常见tensor格式.mp4
    ┃    ┣━━009 补充:Hub模块简介.mp4
    ┃    ┗━━课程数据代码下载.txt
    ┣━━02 神经网络实战分类与回归任务
    ┃    ┣━━010 气温数据集与任务介绍.mp4
    ┃    ┣━━011 按建模顺序构建完成网络架构.mp4
    ┃    ┣━━012 简化代码训练网络模型.mp4
    ┃    ┣━━013 分类任务概述.mp4
    ┃    ┣━━014 构建分类网络模型.mp4
    ┃    ┗━━015 DataSet模块介绍与应用方法.mp4
    ┣━━03 卷积神经网络原理与参数解读
    ┃    ┣━━016 卷积神经网络应用领域.mp4
    ┃    ┣━━017 卷积的作用.mp4
    ┃    ┣━━018 卷积特征值计算方法.mp4
    ┃    ┣━━019 得到特征图表示.mp4
    ┃    ┣━━020 步长与卷积核大小对结果的影响.mp4
    ┃    ┣━━021 边缘填充方法.mp4
    ┃    ┣━━022 特征图尺寸计算与参数共享.mp4
    ┃    ┣━━023 池化层的作用.mp4
    ┃    ┣━━024 整体网络架构.mp4
    ┃    ┣━━025 VGG网络架构.mp4
    ┃    ┣━━026 残差网络Resnet.mp4
    ┃    ┗━━027 感受野的作用.mp4
    ┣━━04 图像识别核心模块实战解读
    ┃    ┣━━028 卷积网络参数定义.mp4
    ┃    ┣━━029 网络流程解读.mp4
    ┃    ┣━━030 Vision模块功能解读.mp4
    ┃    ┣━━031 分类任务数据集定义与配置.mp4
    ┃    ┣━━032 图像增强的作用.mp4
    ┃    ┣━━033 数据预处理与数据增强模块.mp4
    ┃    ┗━━034 Batch数据制作.mp4
    ┣━━05 迁移学习的作用与应用实例
    ┃    ┣━━035 迁移学习的目标.mp4
    ┃    ┣━━036 迁移学习策略.mp4
    ┃    ┣━━037 加载训练好的网络模型.mp4
    ┃    ┣━━038 优化器模块配置.mp4
    ┃    ┣━━039 实现训练模块.mp4
    ┃    ┣━━040 训练结果与模型保存.mp4
    ┃    ┣━━041 加载模型对测试数据进行预测.mp4
    ┃    ┣━━042 额外补充-Resnet论文解读.mp4
    ┃    ┗━━043 额外补充-Resnet网络架构解读.mp4
    ┣━━06 递归神经网络与词向量原理解读
    ┃    ┣━━044 RNN网络架构解读.mp4
    ┃    ┣━━045 词向量模型通俗解释.mp4
    ┃    ┣━━046 模型整体框架.mp4
    ┃    ┣━━047 训练数据构建.mp4
    ┃    ┣━━048 CBOW与Skip-gram模型.mp4
    ┃    ┗━━049 负采样方案.mp4
    ┣━━07 新闻数据集文本分类实战
    ┃    ┣━━050 任务目标与数据简介.mp4
    ┃    ┣━━051 RNN模型所需输入格式解析.mp4
    ┃    ┣━━052 项目配置参数设置.mp4
    ┃    ┣━━053 新闻数据读取与预处理方法.mp4
    ┃    ┣━━054 LSTM网络模块定义与参数解析.mp4
    ┃    ┣━━055 训练LSTM文本分类模型.mp4
    ┃    ┣━━056 Tensorboardx可视化展示模块搭建.mp4
    ┃    ┣━━057 CNN应用于文本任务原理解析.mp4
    ┃    ┗━━058 网络模型架构与效果展示.mp4
    ┣━━08 对抗生成网络架构原理与实战解析
    ┃    ┣━━059 对抗生成网络通俗解释.mp4
    ┃    ┣━━060 GAN网络组成.mp4
    ┃    ┣━━061 损失函数解释说明.mp4
    ┃    ┣━━062 数据读取模块.mp4
    ┃    ┗━━063 生成与判别网络定义.mp4
    ┣━━09 基于CycleGan开源项目实战图像合成
    ┃    ┣━━064 CycleGan网络所需数据.mp4
    ┃    ┣━━065 CycleGan整体网络架构.mp4
    ┃    ┣━━066 PatchGan判别网络原理.mp4
    ┃    ┣━━067 Cycle开源项目简介.mp4
    ┃    ┣━━068 数据读取与预处理操作.mp4
    ┃    ┣━━069 生成网络模块构造.mp4
    ┃    ┣━━070 判别网络模块构造.mp4
    ┃    ┣━━071 损失函数:identity loss计算方法.mp4
    ┃    ┣━━072 生成与判别损失函数指定.mp4
    ┃    ┗━━073 额外补充:VISDOM可视化配置.mp4
    ┣━━10 OCR文字识别原理
    ┃    ┣━━074 OCR文字识别要完成的任务.mp4
    ┃    ┣━━075 CTPN文字检测网络概述.mp4
    ┃    ┣━━076 序列网络的作用.mp4
    ┃    ┣━━077 输出结果含义解析.mp4
    ┃    ┣━━078 CTPN细节概述.mp4
    ┃    ┣━━079 CRNN识别网络架构.mp4
    ┃    ┗━━080 CTC模块的作用.mp4
    ┣━━11 OCR文字识别项目实战
    ┃    ┣━━081 OCR文字检测识别项目效果展示.mp4
    ┃    ┣━━082 OCR文字检测识别项目效果展示.mp4
    ┃    ┣━━083 检测模块候选框生成.mp4
    ┃    ┣━━084 候选框标签制作.mp4
    ┃    ┣━━085 整体网络所需模块.mp4
    ┃    ┣━━086 网络架构各模块完成的任务解读.mp4
    ┃    ┣━━087 CRNN识别模块所需数据与标签.mp4
    ┃    ┗━━088 识别模块网络架构解读.mp4
    ┣━━12 基于3D卷积的视频分析与动作识别
    ┃    ┣━━089 3D卷积原理解读.mp4
    ┃    ┣━━090 UCF101动作识别数据集简介.mp4
    ┃    ┣━━091 测试效果与项目配置.mp4
    ┃    ┣━━092 视频数据预处理方法.mp4
    ┃    ┣━━093 数据Batch制作方法.mp4
    ┃    ┣━━094 3D卷积网络所涉及模块.mp4
    ┃    ┗━━095 训练网络模型.mp4
    ┣━━13 自然语言处理通用框架BERT原理解读
    ┃    ┣━━096 BERT任务目标概述.mp4
    ┃    ┣━━097 传统解决方案遇到的问题.mp4
    ┃    ┣━━098 注意力机制的作用.mp4
    ┃    ┣━━099 self-attention计算方法.mp4
    ┃    ┣━━100 特征分配与softmax机制.mp4
    ┃    ┣━━101 Multi-head的作用.mp4
    ┃    ┣━━102 位置编码与多层堆叠.mp4
    ┃    ┣━━103 transformer整体架构梳理.mp4
    ┃    ┣━━104 BERT模型训练方法.mp4
    ┃    ┗━━105 训练实例.mp4
    ┣━━14 谷歌开源项目BERT源码解读(官方TF版)
    ┃    ┣━━106 BERT开源项目简介.mp4
    ┃    ┣━━107 项目参数配置.mp4
    ┃    ┣━━108 数据读取模块.mp4
    ┃    ┣━━109 数据预处理模块.mp4
    ┃    ┣━━110 tfrecord制作.mp4
    ┃    ┣━━111 Embedding层的作用.mp4
    ┃    ┣━━112 加入额外编码特征.mp4
    ┃    ┣━━113 加入位置编码特征.mp4
    ┃    ┣━━114 mask机制.mp4
    ┃    ┣━━115 构建QKV矩阵.mp4
    ┃    ┣━━116 完成Transformer模块构建.mp4
    ┃    ┗━━117 训练BERT模型.mp4
    ┣━━15 基于PyTorch实战BERT模型(民间PyTorch版)
    ┃    ┣━━118 项目配置与环境概述.mp4
    ┃    ┣━━119 数据读取与预处理.mp4
    ┃    ┣━━120 网络结构定义.mp4
    ┃    ┗━━121 训练网络模型.mp4
    ┣━━16 PyTorch框架实战模板解读
    ┃    ┣━━122 项目模板各模块概述.mp4
    ┃    ┣━━123 各模块配置参数解析.mp4
    ┃    ┣━━124 数据读取与预处理模块功能解读.mp4
    ┃    ┣━━125 模型架构模块.mp4
    ┃    ┣━━126 训练模块功能.mp4
    ┃    ┣━━127 训练结果可视化展示模块.mp4
    ┃    ┗━━128 模块应用与BenckMark解读.mp4
    ┗━━配套资料(讲义、源码)
    ┃    ┣━━讲义PPT
    ┃    ┣━━第八章:对抗生成网络架构原理与实战解析.zip
    ┃    ┣━━第二章:神经网络实战分类与回归任务.zip
    ┃    ┣━━第九章:基于CycleGan开源项目实战图像合成.zip
    ┃    ┣━━第六章:word2vec通俗解释.zip
    ┃    ┣━━第七章:新闻数据集文本分类实战.zip
    ┃    ┣━━第三章:卷积神经网络.zip
    ┃    ┣━━第十二章:基于3D卷积的视频分析与动作识别.zip
    ┃    ┣━━第十六章:PyTorch框架实战模板解读.zip
    ┃    ┣━━第十三章:自然语言处理通用框架BERT原理解读.zip
    ┃    ┣━━第十四章:谷歌开源项目BERT源码解读(官方TF版).zip
    ┃    ┣━━第十一章:OCR文字识别项目实战.zip
    ┃    ┣━━第四章:图像识别核心模块实战解读.zip
    ┃    ┣━━第一章:PyTorch框架基本处理操作.zip
    ┃    ┗━━文件目录.txt

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    发表于 2020-12-10 11:15:16 | 显示全部楼层
    好好啊好好好
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    发表于 2020-12-10 12:00:27 | 显示全部楼层
    厉害了我的哥
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    发表于 2020-12-10 12:13:01 | 显示全部楼层
    看着很不错
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    发表于 2020-12-11 10:37:47 | 显示全部楼层
    不错不错,感谢分享哈哈
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    发表于 2020-12-11 17:42:08 | 显示全部楼层
    看看看看,每天都来逛逛~~!!!
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