唐宇迪-零基础入门实战深度学习Pytorch

发布时间：2025-04-09

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秋水共长天

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唐宇迪-零基础入门实战深度学习Pytorch1.98 GB

077-8-损失计算与训练.mp444.40 MB

076-7-完成前向传播.mp435.62 MB

075-6-特征加权分配.mp439.25 MB

074-5-QKV计算方法.mp439.38 MB

073-4-分块要完成的任务.mp434.85 MB

072-3-Embedding模块实现方法.mp442.25 MB

07-2-源码DEBUG演示.mp431.69 MB

070--项目源码准备.mp442.71 MB

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

068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp440.01 MB

067-2-服务端处理与预测函数.mp439.02 MB

066--基本结构与训练好的模型加载.mp419.14 MB

065-9-模型训练任务与总结.mp441.31 MB

064-8-网络模型预测结果输出.mp435.74 MB

063-7-LSTM网络结构基本定义.mp431.93 MB

062-6-字符预处理转换ID.mp430.93 MB

06-5-预料表与字符切分[dmz社区 dmzshequ.Com].mp429.12 MB

060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp437.92 MB

059-3-命令行参数与DEBUG[dmz社区 dmzshequ.Com].mp432.16 MB

058-2-文本数据处理基本流程分析[dmz社区 dmzshequ.Com].mp450.52 MB

057--数据集与任务目标分析.mp435.39 MB

056-3-Dataloader中需要实现的方法分析[dmz社区 dmzshequ.Com].mp442.72 MB

055-2-图像数据与标签路径处理.mp442.01 MB

054--Dataloader要完成的任务分析.mp430.73 MB

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

052-0-测试结果演示分析.mp489.26 MB

05-9-重新训练全部模型.mp443.15 MB

050-8-模型训练方法.mp442.33 MB

049-7-优化器与学习率衰减.mp442.16 MB

048-6-输出类别个数修改.mp441.33 MB

047-5-输出层与梯度设置.mp450.36 MB

046-4-迁移学习方法解读.mp436.41 MB

045-3-数据集与模型选择.mp437.85 MB

044-2-数据增强模块.mp437.50 MB

043--任务分析与图像数据基本处理[dmz社区 dmzshequ.Com].mp436.88 MB

042-3-卷积网络模型训练.mp444.69 MB

04-2-卷积网络参数解读.mp428.24 MB

040--输入特征通道分析[dmz社区 dmzshequ.Com].mp438.36 MB

039-4-模型学习与预测.mp452.48 MB

038-3-训练流程实例.mp438.85 MB

037-2-参数初始化操作解读.mp440.14 MB

036--任务与数据集解读.mp433.56 MB

035-7-参数对结果的影响.mp439.81 MB

034-6-训练一个基本的分类模型.mp442.89 MB

033-5-损失与训练模块分析.mp435.48 MB

032-4-数据源定义简介[dmz社区 dmzshequ.Com].mp432.64 MB

03-3-网络结构定义方法.mp447.46 MB

030-2-基本模块应用测试.mp440.51 MB

029--数据集与任务概述.mp438.34 MB

028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp474.46 MB

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