零基础入门实战深度学习Pytorch

发布时间：2024-12-06

发布者：

静流逸侠

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资源来源：夸克网盘

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资源介绍

《零基础入门实战深度学习Pyrh》是一套专为深度学习初学者打造的实战教程，涵盖了从数据集与任务目标分析、卷积网络模型训练到模型预测结果演示分析等各个方面。教程通过一系列精心设计的视频课程，如数据增强模块、参数初始化操作解读、命令行参数与DEBUG等内容，逐步引导学习者掌握Pyrh框架的使用。教程中不仅包含了基础的神经网络架构拆解、损失函数计算方法，还涉及了注意力机制、迁移学习、视觉rarmr、BERT训练方式等高级主题。每一课程都配有实战演示，让学习者在动手实践中加深理解。适合希望通过实例学习深度学习并应用于实际项目的学习者。

资源目录结构(只展示部分的文件和文件夹，以下文件快照生成于2024-12-06)

资源投诉

零基础入门实战深度学习Pytorch1.87 GB

057--数据集与任务目标分析.mp435.39 MB

042-3-卷积网络模型训练.mp444.69 MB

048-6-输出类别个数修改.mp441.33 MB

049-7-优化器与学习率衰减.mp442.16 MB

052-0-测试结果演示分析.mp489.26 MB

038-3-训练流程实例.mp438.85 MB

046-4-迁移学习方法解读.mp436.41 MB

044-2-数据增强模块.mp437.50 MB

037-2-参数初始化操作解读.mp440.14 MB

059-3-命令行参数与DEBUG.mp432.16 MB

034-6-训练一个基本的分类模型.mp442.89 MB

056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp442.72 MB

054--Dataloader要完成的任务分析.mp430.73 MB

047-5-输出层与梯度设置.mp450.36 MB

069--视觉transformer要完成的任务解读.mp430.10 MB

067-2-服务端处理与预测函数.mp439.02 MB

036--任务与数据集解读.mp433.56 MB

039-4-模型学习与预测.mp452.48 MB

073-4-分块要完成的任务.mp434.85 MB

064-8-网络模型预测结果输出.mp435.74 MB

068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp440.01 MB

060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp437.92 MB

055-2-图像数据与标签路径处理.mp442.01 MB

070--项目源码准备.mp442.71 MB

07-2-源码DEBUG演示.mp431.69 MB

072-3-Embedding模块实现方法.mp442.25 MB

05-9-重新训练全部模型.mp443.15 MB

077-8-损失计算与训练.mp444.40 MB

074-5-QKV计算方法.mp439.38 MB

065-9-模型训练任务与总结.mp441.31 MB

076-7-完成前向传播.mp435.62 MB

075-6-特征加权分配.mp439.25 MB

09--RNN网络结构原理与问题.mp417.14 MB

023-5-多头注意力机制的效果.mp428.59 MB

02-2-卷积要完成的任务解读.mp420.76 MB

050-8-模型训练方法.mp442.33 MB

8-7-神经网络效果可视化分析.mp443.16 MB

058-2-文本数据处理基本流程分析.mp450.52 MB

06-5-预料表与字符切分.mp429.12 MB

04-4-层次结构的作用.mp411.89 MB

053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp458.76 MB

043--任务分析与图像数据基本处理.mp436.88 MB

-课程介绍.mp451.62 MB

4-3-损失函数计算方法.mp417.96 MB

020-2-注意力结构历史故事介绍.mp432.21 MB

7-6-神经网络整体架构详细拆解.mp429.55 MB

033-5-损失与训练模块分析.mp435.48 MB

035-7-参数对结果的影响.mp439.81 MB

03-3-卷积计算详细流程演示.mp435.02 MB

-9-预处理与dropout的作用.mp422.26 MB

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