课程介绍
课程章节
章节1:pytorch深度学习框架 (24节)

课时01

pytorch介绍

11分50秒

课时02

pytorch安装

15分36秒

课时03

pytorch张量基础操作和基础运算

48分31秒

课时04

pytorch自动微分

24分18秒

课时05

pytorch实现原始线性回归

38分27秒

课时06

pytorch实现线性回归封装写法

15分34秒

课时07

pytorch实现分类问题

19分48秒

课时08

模型的子类写法

36分43秒

课时09

使用dataset重构代码

8分51秒

课时10

使用DataLoader重构代码

6分28秒

课时11

添加校验代码

25分24秒

课时12

封装

17分28秒

课时13

使用pytorch搭建cnn实现手写数字识别

59分57秒

课时14

4种天气数据处理

30分33秒

课时15

图片预处理

16分46秒

课时16

添加dropout层

30分35秒

课时17

添加BN层

15分15秒

课时18

vgg16迁移学习

24分43秒

课时19

学习率衰减

16分38秒

课时20

数据增强

23分28秒

课时21

模型参数保存

44分35秒

课时22

自定义dataset

49分56秒

课时23

自定义数据集问题解决

40分8秒

课时24

tensorboard的使用

30分28秒

章节2:huggingface介绍与安装 (2节)

课时25

huggingface简介和安装

10分27秒

课时26

huggingface开发流程

18分3秒

章节3:编码器 (4节)

课时27

编码器基础工作流

11分52秒

课时28

编码器基本编码函数

17分36秒

课时29

编码器进阶编码函数

7分48秒

课时30

批量编码和字典

17分55秒

章节4:数据集工具 (3节)

课时31

数据集工具之加载和保存数据集

25分53秒

课时32

数据集工具之基本操作

20分45秒

课时33

数据集工具之保存为其他格式

7分38秒

章节5:评价指标工具 (1节)

课时34

评价指标

14分54秒

章节6:管道工具 (2节)

课时35

管道工具之常见任务类型1

29分42秒

课时36

管道工具之常见任务类型2

23分13秒

章节7:训练工具 (6节)

课时37

训练工具之数据准备和模型加载

27分28秒

课时38

训练工具之加载评估指标

11分0秒

课时39

训练工具之训练超参数, 训练器和数据整理函数

17分31秒

课时40

训练工具之训练和测试

5分21秒

课时41

训练工具之模型保存和加载

4分29秒

课时42

训练工具之预测

8分24秒

章节8:中文情感分类 (7节)

课时43

中文分类之加载编码器

16分17秒

课时44

中文分类之定义数据集和计算设备

6分33秒

课时45

中文分类之数据整理函数

9分16秒

课时46

中文分类之数据加载器和预训练模型加载

13分52秒

课时47

中文分类之定义下游任务模型

7分30秒

课时48

中文分类之训练过程

16分15秒

课时49

中文分类之测试

7分34秒

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