6周精通PyTorch深度学习:从入门到实战

  • 发布时间:
    2026-05-18 04:16:11
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6周精通PyTorch深度学习:从入门到实战

本课程专为希望快速掌握PyTorch深度学习框架的学习者设计。通过6周的密集训练,您将从PyTorch的基础安装、张量操作、模型构建到高级应用如TensorBoard和正则化技术,全面掌握深度学习实战技能。每周包含详细的理论讲解和实战作业,帮助您巩固知识并应用于实际问题。无论您是数据科学新手还是希望提升现有技能的专业人士,本课程都将为您提供必要的工具和知识,以在AI领域取得成功。

课程内容特色:

  • 系统化学习路径:从PyTorch环境搭建与张量基础入手,逐步深入到计算图、自动求导机制,再到逻辑回归实战,帮助零基础学员快速入门。
  • 数据加载与预处理:详细讲解DataLoader、Dataset以及transforms数据增强与归一化操作,掌握深度学习数据处理全流程。
  • 模型构建与实战:涵盖nn.Module模型创建步骤、模型容器使用,并手把手构建经典AlexNet网络,强化模型搭建能力。
  • 训练优化与可视化:深入权值初始化策略、优化器选择,并引入TensorBoard进行训练过程可视化,提升模型调优效率。
  • 正则化与防过拟合:重点讲解Dropout等正则化技术,帮助学员在实际项目中提升模型泛化能力。

适合人群:

  • 希望快速掌握PyTorch框架的AI初学者
  • 需要系统提升深度学习实战能力的开发者
  • 从事数据科学、计算机视觉、自然语言处理等相关领域的技术人员
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深度学习 PyTorch 框架3.3GB
第01周第01节:pytorch简介与安装.ts109.11MB
第01周第02节:张量简介与创建.ts70.9MB
第01周第03节:张量操作与线性回归.ts92.19MB
第01周第04节:计算图与动态图机制.ts57.66MB
第01周第05节:autograd与逻辑回归.ts96.93MB
第01周作业讲解(1).ts59.89MB
第01周作业讲解(2).ts49.03MB
第01周作业讲解(3).ts47.22MB
第02周第01节课:Dataloader与Dataset.ts94.47MB
第02周第02节课:transforms与normalize.ts86.89MB
第02周第03节课:transforms.ts210.65MB
第02周第04节课:transforms(二).ts210.7MB
第02周作业讲解.ts136.25MB
第03周第01节课:模型创建步骤与nnModule.ts102.26MB
第03周第02节课:模型容器与AlexNet构建.ts115.83MB
第03周第03节课.ts119.52MB
第03周第04节课.ts88.57MB
第04周第01节课:权值初始化.ts97.34MB
第04周第02节课.ts156.78MB
第04周第03节.ts159.81MB
第04周第04节:优化器(一).ts96.47MB
第04周第05节.ts110.99MB
第05周第01节.ts139.43MB
第05周第02节:TensorBoard简介与安装.ts67.14MB
第05周第03节.ts125.89MB
第05周第04节.ts180.19MB
第05周第05节.ts140.87MB
第06周第01节.ts88.89MB
第06周第02节正则化之Dropout.ts90.65MB
课件.zip82.88KB
开营仪式回放-老师部分.ts178.95MB
共31个文件,合计:3.3GB
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