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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。
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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
