百战Pytorch零基础入门到项目实战
——/Pytorch零基础入门到项目实战/├──章节1:PyTorch运行环境安装_运行环境测试
├──1:PyTorch概述_.mp426.67M
├──2:PyTorch的安装_.mp445.81M
├──3:Pycharm关联PyTorch运行环境_.mp424.03M
└──4:Jupyter关联PyTorch运行环境_.mp427.99M
├──章节2:PyTorch基础_Tensor张量运算
├──5:Tensor的创建_.mp442.45M
├──6:修改Tensor的形状_索引操作_.mp456.59M
├──7:广播机制_逐元素操作_.mp433.45M
└──8:归并操作_比较操作_矩阵操作_.mp444.67M
├──章节3:PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10
├──10:PyTorch实战CIFAR10_构建网络_打印网络层次_.mp438.92M
├──11:PyTorch实战CIFAR10_训练模型_测试模型_.mp433.50M
├──12:PyTorch实战CIFAR10_分类别打印模型准确率_.mp419.94M
├──13:使用全局平均池化_使用LeNet模型_.mp426.73M
├──14:使用集成学习思想训练识别模型_.mp453.92M
├──15:使用VGG16模型提供准确率_.mp433.35M
├──16:torchvision里面的预训练模型_.mp420.28M
├──17:迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数_.mp438.81M
├──18:PyTorch代码实战加入数据增强_.mp423.49M
└──9:PyTorch实战CIFAR10数据_读取和展示_.mp458.48M
├──章节4:PyTorch循环神经网络_词性标注
├──19:PyTorch词性标注_构建数据和词索引号_.mp416.72M
├──20:PyTorch词性标注_构建词嵌入层LSTM层和词性输出层_.mp426.98M
├──21:PyTorch词性标注_构建数据索引化和训练模型代码_.mp427.12M
└──22:PyTorch词性标注_测试模型效果_.mp47.78M
├──章节5:PyTorch编码器解码器_机器翻译
├──23:PyTorch中英文翻译_规范化语料库_构建中英文词典索引_.mp431.67M
├──24:PyTorch中英文翻译_数据预处理_.mp424.46M
├──25:PyTorch中英文翻译_索引化数据_转化成Tensor张量_构建Encoder编码器_.mp431.36M
├──26:PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Encoder计算_.mp432.85M
├──27:PyTorch中英文翻译_构建带Attention注意力机制的Decoder解码器_.mp443.18M
├──28:PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Decoder计算_.mp438.50M
├──29:PyTorch中英文翻译_评估模型函数_.mp434.22M
└──30:PyTorch中英文翻译_绘制Attentions注意力权重_.mp420.88M
├──代码.rar307.66M
└──资料.rar1.77M
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