本文作者:站长

PyTorch构建复杂神经网络与深度学习实践指南 基于PyTorch开创先进模型设计和优化方法

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PyTorch构建复杂神经网络与深度学习实践指南 基于PyTorch开创先进模型设计和优化方法摘要: PyTorch构建复杂神经网络与深度学习实践指南 基于PyTorch开创先进模型设计和优化方法===============课程介绍===============在这门课程中,我获...

  PyTorch构建复杂神经网络与深度学习实践指南 基于PyTorch开创先进模型设计和优化方法

  PyTorch构建复杂神经网络与深度学习实践指南 基于PyTorch开创先进模型设计和优化方法  第1张

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  PyTorch构建复杂神经网络与深度学习实践指南 基于PyTorch开创先进模型设计和优化方法  第4张

  ===============课程介绍===============

  在这门课程中,我获得了宝贵的知识和技能,进一步提升了我在深度学习领域的能力。这门课程不仅深入讲解了PyTorch框架的应用,还介绍了构建复杂神经网络所需的先进模型设计和优化方法,为我在云原生架构方面的进阶提供了有力的支持。

  课程引导我们逐步了解和熟悉PyTorch框架的基本概念和工作原理。我学到了如何创建和管理张量、构建计算图以及使用自动微分功能进行梯度计算。这些基础知识对于理解深度学习模型的训练和优化过程至关重要。

  我学习了如何设计深度卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和注意力机制等先进模型。通过实践项目,我深入理解了这些模型在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的应用。课程还强调了模型设计中的注意事项和常见挑战,帮助我避免常见的错误并优化模型性能。我学习了如何使用学习率调整策略、正则化技术和批次归一化等方法来提高模型的泛化能力和训练效果。此外,课程还讲解了如何使用迁移学习和生成对抗网络(GAN)等技术来解决实际问题,并在实践项目中亲身体验了它们的效果。

  通过这门课程,我不仅学到了关于PyTorch框架和深度学习模型的先进知识,还掌握了实践中的技巧和策略。这些知识和技能对于我在云原生架构中应用深度学习模型具有重要意义。

  ===============课程章节目录===============

  1. pytorch概述

  10.Dataset数据输入

  11.现代网络架构

  12.图像定位

  13.Unet图像语义分割

  14.LinNet图像语义分割

  15.文本分类与词嵌入表示

  16.Rnn循环神经网络

  17(一). twitter 评论情绪分类

  17(二). 中文外卖评论情绪分类

  18.注意力机制

  19. Rnn序列预测-北京空气质量

  2.深度学习基础与线性回归实例

  20. Tensorboard可视化

  21.一维卷积网络

  23.语义分割图片的标注——Labelme使用教程

  24.多任务学习

  25.目标识别与目标检测

  3.pytorch张量

  4.逻辑回归与多层感知机

  5.多分类问题

  6.手写数字全连接模型

  7.基础部分总结

  8.计算机视觉基础

  9.预训练模型(迁移学习)

  课程资料.zip

  ===============课程详细目录===============

  ├─课程资料.zip

  (1)\1. pytorch概述;目录中文件数:1个

  ├─章节1-1Pytorch安装.mp4

  (2)\10.Dataset数据输入;目录中文件数:5个

  ├─章节10-1自定义输入Dataset类.mp4

  ├─章节10-2获取图片路径和标签.mp4

  ├─章节10-3创建四种天气数据集的Dataset.mp4

  ├─章节10-4创建输入并可视化.mp4

  ├─章节10-6灵活的使用Dataset类构建输入.mp4

  (3)\11.现代网络架构;目录中文件数:15个

  ├─章节10-4创建输入并可视化.mp4

  ├─章节11-10创建特征Dataset和分类模型.mp4

  ├─章节11-11模型训练和预测简介.mp4

  ├─章节11-13Inception结构代码实现(一).mp4

  ├─章节11-14Inception结构代码实现(二).mp4

  ├─章节11-15Inception结构应用和优化—Googlenet和inception_v3简介.mp4

  ├─章节11-1Resnet和残差结构介绍.mp4

  ├─章节11-2Resnet结构代码实现(一).mp4

  ├─章节11-3Resnet结构代码实现(二).mp4

  ├─章节11-4DenseNet模型简介.mp4

  ├─章节11-5DenseNet提取图片特征—获取图片和标签.mp4

  ├─章节11-6类别编码、划分测试数据和训练数据.mp4

  ├─章节11-7创建输入Dataset.mp4

  ├─章节11-8创建Dataloader并可视化.mp4

  ├─章节11-9使用DenseNet卷积提取特征.mp4

  (4)\12.图像定位;目录中文件数:9个

  ├─章节12-1常见图像处理任务和图像定位原理.mp4

  ├─章节12-2图像定位实例—数据观察与理解.mp4

  ├─章节12-3 目标值得解析和可视化.mp4

  ├─章节12-4 数据集路径读取与筛选.mp4

  ├─章节12-5 解析xml目标值.mp4

  ├─章节12-6 创建Dataset.mp4

  ├─章节12-7 创建dataloader和图像可视化.mp4

  ├─章节12-8 创建图像定位模型.mp4

  ├─章节12-9 图像定位模型训练和预测.mp4

  (5)\13.Unet图像语义分割;目录中文件数:13个

  ├─章节13-1 图像语义分割简介.mp4

  ├─章节13-10 前向传播部分.mp4

  ├─章节13-11 模型训练-.mp4

  ├─章节13-12 模型测试.mp4

  ├─章节13-13 模型预测.mp4

  ├─章节13-2 UNET语义分割结构介绍.mp4

  ├─章节13-3 语义分割输入输出 反卷积和Iou指标.mp4

  ├─章节13-4 Unet 语义分割数据观察.mp4

  ├─章节13-5 创建dataset输入.mp4

  ├─章节13-6 创建和测试dataset并绘图.mp4

  ├─章节13-7 下采样模型-.mp4

  ├─章节13-8 上采样模型.mp4

  ├─章节13-9 unet模型初始化部分.mp4

  (6)\14.LinNet图像语义分割;目录中文件数:11个

  ├─14-2 无视频(课后作业,大家自己写出这个模型).mp4

  ├─章节14 -7 解码器模块.mp4

  ├─章节14-1 LinkNet 图像语义分割简介.mp4

  ├─章节14-10 模型前向传播.mp4

  ├─章节14-11 模型训练和Iou指标.mp4

  ├─章节14-3 代码组织结构.mp4

  ├─章节14-4 卷积模块.mp4

  ├─章节14-5 反卷积.mp4

  ├─章节14-6 编码器模块.mp4

  ├─章节14-8 输入和编码部分初始化.mp4

  ├─章节14-9 解码器和输出部分初始化.mp4

  (7)\15.文本分类与词嵌入表示;目录中文件数:7个

  ├─章节15-1 文本表示与词嵌入.mp4

  ├─章节15-2 文本向量化流程与分词.mp4

  ├─章节15-3 文本向量化实现.mp4

  ├─章节15-4 简单文本分类.mp4

  ├─章节15-5 创建词表-认识数据集.mp4

  ├─章节15-6 模型训练.mp4

  ├─章节15-7 使用预训练的词向量.mp4

  (8)\16.Rnn循环神经网络;目录中文件数:7个

  ├─章节 16-6 GRU网络简介.mp4

  ├─章节16-1 Rnn循环神经网络介绍.mp4

  ├─章节16-2 RnnCell在序列上展开模型实现.mp4

  ├─章节16-3 RnnCell简单文本分类模型.mp4

  ├─章节16-4 Lstm网络简介.mp4

  ├─章节16-5 LstmMcell实现文本分类.mp4

  ├─章节16-7 Lstm 高价API.mp4

  (9)\17(一). twitter 评论情绪分类;目录中文件数:5个

  ├─章节17-1 twitter 评论情绪分类-数据读取与观察.mp4

  ├─章节17-2 twitter 评论情绪分类-创建词表.mp4

  ├─章节17-3 划分训练测试数据,创建dataset.mp4

  ├─章节17-4 基础文本分类模型.mp4

  ├─章节17-5 Lstm 文本分类模型.mp4

  (10)\17(二). 中文外卖评论情绪分类;目录中文件数:3个

  ├─章节17-1(案例二) 中文外卖评论情绪分类-上.mp4

  ├─章节17-2(案例二) 中文外卖评论情绪分类-下.mp4

  ├─章节17-3 RNN的优化方法.mp4

  (11)\18.注意力机制;目录中文件数:5个

  ├─章节18-1 seq2seq简介.mp4

  ├─章节18-2 注意力机制简介.mp4

  ├─章节18-3 自注意力机制简介.mp4

  ├─章节18-4 transformer 简介.mp4

  ├─章节18-5 transformer 文本分类小案例.mp4

  (12)\19. Rnn序列预测-北京空气质量;目录中文件数:8个

  ├─章节19-1 数据读取与观察.mp4

  ├─章节19-2 数据预处理.mp4

  ├─章节19-3 数据预处理.mp4

  ├─章节19-4 数据预处理.mp4

  ├─章节19-5 创建dataset 输入.mp4

  ├─章节19-6 创建时序预测模型.mp4

  ├─章节19-7 模型训练跟预测.mp4

  ├─章节19-8 模型预测演示.mp4

  (13)\2.深度学习基础与线性回归实例;目录中文件数:4个

  ├─章节2-1机器学习基础-线性回归.mp4

  ├─章节2-2收入数据集读取与观察.mp4

  ├─章节2-3初始化模型、损失函数和优化方法.mp4

  ├─章节2-4模型训练与结果可视化.mp4

  (14)\20. Tensorboard可视化;目录中文件数:4个

  ├─章节20-1 Tensorboard 安装与导入.mp4

  ├─章节20-2 Tensorboard 可视化.mp4

  ├─章节20-3 Tensorboadr 网络模型结构可视化.mp4

  ├─章节20-4 标量数据可视化.mp4

  (15)\21.一维卷积网络;目录中文件数:7个

  ├─章节21-1 一维卷积原理与网络结构.mp4

  ├─章节21-2 中文分词.mp4

  ├─章节21-3 创建词表.mp4

  ├─章节21-4 划分数据集.mp4

  ├─章节21-5 批处理函数.mp4

  ├─章节21-6 模型初始化.mp4

  ├─章节21-7模型前向传播与训练.mp4

  (16)\23.语义分割图片的标注——Labelme使用教程;目录中文件数:3个

  ├─[23.1]--Labelme的安装和单张图片的标注.mp4

  ├─[23.2]--从标注文件生成图像语义分割数据集.mp4

  ├─[23.3]--标注图片的读取和验证.mp4

  (17)\24.多任务学习;目录中文件数:6个

  ├─[24.1]--多任务学习简介.mp4

  ├─[24.2]--多任务标签预处理.mp4

  ├─[24.3]--创建dataset.mp4

  ├─[24.4]--多任务模型创建(一).mp4

  ├─[24.5]--多任务模型创建(二).mp4

  ├─[24.6]--多任务模型的训练.mp4

  (18)\25.目标识别与目标检测;目录中文件数:15个

  ├─[25.10]--目标识别标注文件的解析(一).mp4

  ├─[25.11]--目标识别标注文件的解析(二).mp4

  ├─[25.12]--创建输入Dataset.mp4

  ├─[25.13]--创建dataloader、初始化模型和优化器.mp4

  ├─[25.14]--目标识别的模型训练.mp4

  ├─[25.15]--目标识别的模型预测.mp4

  ├─[25.1]--目标识别综述——two_stage目标检测算法.mp4

  ├─[25.2]--目标识别综述——one_stage目标检测算法.mp4

  ├─[25.3]--PyTorch内置的目标检测模块.mp4

  ├─[25.4]--使用PyTorch内置目标检测模块.mp4

  ├─[25.5]--目标识别预测结果解读与可视化.mp4

  ├─[25.6]--PyTorch目标检测的使用.mp4

  ├─[25.7]--目标检测的图像标注.mp4

  ├─[25.8]--标注自有数据集并安装所需的库.mp4

  ├─[25.9]--修改PyTorch内置目标检测模型的输出.mp4

  (19)\3.pytorch张量;目录中文件数:4个

  ├─章节3-1Pytorch张量与数据类型.mp4

  ├─章节3-2张量运算与形状变换.mp4

  ├─章节3-3张量微分运算.mp4

  ├─章节3-4入门实例的分解写法-.mp4

  (20)\4.逻辑回归与多层感知机;目录中文件数:10个

  ├─章节4-10添加正确率和验证数据.mp4

  ├─章节4-1逻辑回归简介与数据预处理.mp4

  ├─章节4-2逻辑回归模型的创建与训练.mp4

  ├─章节4-3多层感知器简介.mp4

  ├─章节4-4多层感知器实例-数据预处理.mp4

  ├─章节4-5多层感知器模型创建.mp4

  ├─章节4-6多层感知器模型改写与解释.mp4

  ├─章节4-7多层感知器模型训练.mp4

  ├─章节4-8使用Dataset和Dataloader加载模型数据.mp4

  ├─章节4-9划分验证数据和测试数据.mp4

  (21)\5.多分类问题;目录中文件数:5个

  ├─章节5-1Softmax多分类与鸢尾花数据集预处理.mp4

  ├─章节5-2多分类模型创建与损失函数.mp4

  ├─章节5-3多分类模型训练与调试.mp4

  ├─章节5-4编写通用训练函数(一).mp4

  ├─章节5-5编写通用训练函数(二).mp4

  (22)\6.手写数字全连接模型;目录中文件数:3个

  ├─章节6-1MNIST数据集的下载和使用.mp4

  ├─章节6-2认识手写数据集MNIST.mp4

  ├─章节6-3MNIST数据集全连接模型训练.mp4

  (23)\7.基础部分总结;目录中文件数:4个

  ├─章节7-1梯度下降算法与学习速率.mp4

  ├─章节7-2反向传播算法与优化器.mp4

  ├─章节7-3基础部分知识点总结.mp4

  ├─章节7-4基础部分作业——Fashi-MNIST数据分类.mp4

  (24)\8.计算机视觉基础;目录中文件数:14个

  ├─章节8-10Dropout抑制过拟合.mp4

  ├─章节8-11Dropout代码实现-.mp4

  ├─章节8-12批标准化(Batch Normalization)简介.mp4

  ├─章节8-13Batch Normalization层的代码实现.mp4

  ├─章节8-14超参数选择原则.mp4

  ├─章节8-1什么是卷积.mp4

  ├─章节8-2卷积模型的整体架构.mp4

  ├─章节8-3卷积模型解决手写数字分类.mp4

  ├─章节8-4使用GPU加速训练.mp4

  ├─章节8-5卷积模型基础实例—四种天气数据集.mp4

  ├─章节8-6读取、预处理图片并创建Dataset.mp4

  ├─章节8-7创建Dataloader和可视化图片.mp4

  ├─章节8-8四种天气分类模型的创建.mp4

  ├─章节8-9卷积模型的训练.mp4

  (25)\9.预训练模型(迁移学习);目录中文件数:8个

  ├─章节9-1预训练模型与VGG架构.mp4

  ├─章节9-2预训练模型的使用介绍.mp4

  ├─章节9-3预训练模型VGG的代码实现.mp4

  ├─章节9-4图像数据增强.mp4

  ├─章节9-5学习速率衰减.mp4

  ├─章节9-6RESNET预训练模型.mp4

  ├─章节9-7微调与迁移学习.mp4

  ├─章节9-8模型权重保存.mp4

  (26)\10.Dataset数据输入\章节1-1Pytorch安装.mp4;目录中文件数:0个

  (27)\11.现代网络架构\章节10-6灵活的使用Dataset类构建输入.mp4;目录中文件数:0个

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作者:站长本文地址:https://www.xiazai.red/post/100303.html发布于 2023-05-19
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