pytorch框架第二期

『课程目录』:  
pytorch第一周作业讲解(1)
3 Q4 a' @, N3 V3 ]7 ^
pytorch第一周作业讲解(2)
pytorch第一周作业讲解(3)
pytorch第二周作业讲解
' ]8 [3 W7 n! t3 Z4 A( I
开营仪式回放-老师部分' O9 R( ^, P8 i& u6 e
第一周.txt7 _# ]. T$ Y3 _1 z- ?" U# ~
第一周第一节:pytorch简介与安装2 _) M" B) H/ K* g, F# |
第一周第三节:张量操作与线性回归
第一周第二节:张量简介与创建) U/ ^# l% a5 u$ O( h
第一周第五节:autograd与逻辑回归1 O" A* S3 K0 U3 z$ S1 `; s- i  N/ |* @
第一周第四节:计算图与动态图机制
第三周.txt
第三周第一节课:模型创建步骤与nn.Module. d) `7 v7 i$ e/ }1 D7 B# U
第三周第三节课# p- g3 a+ Q  S% J* U$ L
第三周第二节课:模型容器与AlexNet构建  h7 |% d4 L: X! @- l, r* k/ A  y
第三周第四节课
第二周..txt' v% f6 j4 w, k0 e0 ~9 ~! n5 k
第二周第一节课:Dataloader与Dataset% h' M( `2 P9 m
第二周第三节课:transforms( E  g  |- L- F: w4 s' z7 I# g
第二周第二节课:transforms与normalize1 S) R0 Q2 J; r9 T: F# I; a9 l7 H
第二周第四节课:transforms(二)( e. j% D/ `% _# t
第五周…txt
第五周第一节
第五周第三节
第五周第二节:TensorBoard简介与安装
第五周第五节
第五周第四节' E' I* L3 \  \
第六周..txt
第六周第一节( ~) ~& t+ C. @" q
第六周第二节正则化之Dropout6 [* j7 W; x9 Z2 H( c# y: P) r
第四周…txt: k) h& Z- N$ `6 M. ^0 R' l, I
第四周第一节课:权值初始化5 K. _! J" p4 c% y
第四周第三节" D6 C  u. Q2 D: G6 g0 g
第四周第二节课5 w% J" X; y) a8 v& q; ?4 ]
第四周第五节. u4 P: ~/ |) V" ^2 S; k
第四周第四节:优化器(一)

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