一、几句题外话
- 深度学习上手已经很长时间了，还记得最初的入门是跟着
B站up小土堆的一步步学起来的，从起初的环境配置，到现在调整整个模型的进阶，非常感谢土堆的贡献。 - 写这个博客的初衷是为了自己
看着方便，由于多台电脑多个环境下查看这些内容很麻烦，所以一咬牙把所有内容全都Po出来。现在，也希望对刚上手深度学习的你有帮助。
这个系列写完好了好久了，是根据我看过好几次的一个教程整理过来的，我觉得收益非常大，现在把目录写在这里：
二、首先附上土堆的B站视频链接：
三、完整目录
- P6-P7 数据加载
- P8-9 Tensorboard使用
- P10-11 Transform的用法
- P12-13 常用的tranforms
- P14 torchvision中的数据集的使用
- P15 dataloader的使用
- P16 nn.Module
- P17 卷积
- P18 卷积层使用
- P19 池化
- P20 ReLU
- P21线性层和其它层
- P22 squential和小实战
- P23 loss function
- P24 优化器
- P25 pytorch中现有模型
- P26 网络模型的保存和加载
- P27、28、29 完整的模型套路
- P30 GPU加速
- P31 GPU加速_2
- P32 完整的模型验证套路
- P33 github的使用
四、优质课程推荐
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