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课程安排

 

总课时：6 周

 

第一周

 

1 Pytorch简介，配置电脑环境

2 学习序列化模型、torch接口

3 深入了解torch接口

第二周

 

4 torch.Storage、torch.cuda操作

5 数据读取、数据扩增

6 构建网络模型

第三周

 

7 网络模型参数初始化

8 损失函数

9 优化算法torch.optim

第四周

 

10 设置学习率

11 数据可视化

第五周

 

12 Logistics分类实战

13 多层感知机MLP实战

14 卷积神经网络CNN：Resnet18

15 递归神经网络RNN-LSTM：词性预测

第六周

 

16 CNN卷积神经网络：定位检测实战

17 GAN项目实战

18 开始一个简单的图像分类比赛(kaggle 猫狗识别)

19 期末总结

 

深度之眼 Pytorch框架第二期(完结）
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