深度学习 PyTorch 框架

📁 资源包内容详情 (3.30 GB)

1. 包含文件：第01周第01节：pytorch简介与安装.ts
2. 第01周第02节：张量简介与创建.ts
3. 第01周第03节：张量操作与线性回归.ts
4. 第01周第04节：计算图与动态图机制.ts
5. 第01周第05节：autograd与逻辑回归.ts
6. 第01周作业讲解（1).ts
7. 第01周作业讲解（2).ts
8. 第01周作业讲解（3).ts
9. 第02周第01节课：Dataloader与Dataset.ts
10. 第02周第02节课：transforms与normalize.ts
11. 第02周第03节课：transforms.ts
12. 第02周第04节课：transforms（二）.ts
13. 第02周作业讲解.ts
14. 第03周第01节课：模型创建步骤与nnModule.ts
15. 第03周第02节课：模型容器与AlexNet构建.ts
16. 第03周第03节课.ts
17. 第03周第04节课.ts
18. 第04周第01节课：权值初始化.ts
19. 第04周第02节课.ts
20. 第04周第03节.ts
21. 第04周第04节：优化器(一).ts
22. 第04周第05节.ts
23. 第05周第01节.ts
24. 第05周第02节：TensorBoard简介与安装.ts
25. 第05周第03节.ts
26. 第05周第04节.ts
27. 第05周第05节.ts
28. 第06周第01节.ts
29. 第06周第02节正则化之Dropout.ts
30. 课件.zip
31. 开营仪式回放-老师部分.ts