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深度学习框架【PyTorch】

第二章：图像识别模型实战

卷积网络模型训练-深度学习框架Pytorch基础

589人学过难度：新手入门软件：暂无

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同济大学硕士，华东理工大学博士，精通机器学习算法，主攻计算机视觉方向，著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》，线上选课学员30W+，累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通，移动，中信等公司特邀企业培训导师，全国高校教师培训讲师，开展线下与直播培训百余场，具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂，擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。

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1.卷积网络参数解读分析

输入特征通道分析-深度学习框架Pytorch基础

1,069人学过时长：12分12秒

卷积网络参数解读-深度学习框架Pytorch基础

574人学过时长：9分7秒

卷积网络模型训练-深度学习框架Pytorch基础

589人学过时长：12分8秒

2.图像识别模型与训练策略（重点）

任务分析与图像数据基本处理-深度学习框架Pytorch基础

715人学过时长：11分30秒

数据增强模块-深度学习框架Pytorch基础

559人学过时长：11分51秒

数据集与模型选择-深度学习框架Pytorch基础

598人学过时长：9分29秒

迁移学习方法解读-深度学习框架Pytorch基础

620人学过时长：12分29秒

输出层与梯度设置-深度学习框架Pytorch基础

607人学过时长：11分48秒

输出类别个数修改-深度学习框架Pytorch基础

621人学过时长：10分21秒

优化器与学习率衰减-深度学习框架Pytorch基础

591人学过时长：10分54秒

模型训练方法-深度学习框架Pytorch基础

652人学过时长：11分12秒

重新训练全部模型-深度学习框架Pytorch基础

647人学过时长：11分6秒

测试结果演示分析-深度学习框架Pytorch基础

1,059人学过时长：18分23秒

3.DataLoader自定义数据集制作

Dataloader要完成的任务分析-深度学习框架Pytorch基础

729人学过时长：9分8秒

图像数据与标签路径处理-深度学习框架Pytorch基础

723人学过时长：9分35秒

Dataloader中需要实现的方法分析-深度学习框架Pytorch基础

659人学过时长：13分1秒

使用Dataloader加载数据并训练模型-深度学习框架Pytorch基础

560人学过时长：12分14秒

4.PyTorch框架Flask部署例子

基本结构与训练好的模型加载--深度学习框架Pytorch基础

1,230人学过时长：7分11秒

服务端处理与预测函数-深度学习框架Pytorch基础

517人学过时长：12分25秒

基于Flask测试模型预测结果-深度学习框架Pytorch基础

929人学过时长：12分49秒

上一章继续学习章节三：LSTM文本分类实战

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