mksz440-PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目

📁 第6章 PyTorch实战计算机视觉任务-Cifar10图像分类
    第6章 PyTorch实战计算机视觉任务-Cifar10图像分类说明(1).png  [493.5 KB]
    6-16 分类问题优化思路.mp4  [157.6 MB]
    6-5 PyTorch自定义数据加载-加载Cifar10数据.mp4  [84.2 MB]
    6-1 图像分类网络模型框架解读（上）.mp4  [92.0 MB]
    6-15 PyTorch搭建cifar10推理测试脚本搭建.mp4  [45.8 MB]
    第6章 PyTorch实战计算机视觉任务-Cifar10图像分类说明.png  [493.5 KB]
    6-8 PyTorch搭建cifar10训练脚本-tensorboard记录LOG（下）.mp4  [105.0 MB]
    6-13 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Inception结构（下）.mp4  [50.1 MB]
    6-10 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-ResNet结构（下）.mp4  [58.2 MB]
    6-9 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-ResNet结构（上）.mp4  [93.2 MB]
    6-17 分类问题最新研究进展和方向.mp4  [43.1 MB]
    6-11 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Mobilenetv1结构.mp4  [66.5 MB]
    6-3 cifar10数据介绍-读取-处理（上）.mp4  [66.3 MB]
    6-12 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Inception结构（上）.mp4  [84.0 MB]
    6-4 cifar10数据介绍-读取-处理（下）.mp4  [59.0 MB]
    6-2 图像分类网络模型框架解读（下）.mp4  [90.1 MB]
    6-6 PyTorch搭建 VGGNet 实现Cifar10图像分类.mp4  [81.8 MB]
    6-14 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-调用Pytorch标准网络ResNet18等.mp4  [34.9 MB]
    6-7 PyTorch搭建cifar10训练脚本-tensorboard记录LOG（上）.mp4  [81.2 MB]
📁 第8章 PyTorch实战计算机视觉任务-COCO目标分割问题
    第8章 PyTorch实战计算机视觉任务-COCO目标分割问题资料.png  [493.5 KB]
    8-7 detectron源码解读和模型训练-demo测试.mp4  [206.0 MB]
    8-6 coco数据集标注文件解析.mp4  [54.2 MB]
    第8章 PyTorch实战计算机视觉任务-COCO目标分割问题文档.png  [493.5 KB]
    8-3 图像分割评价指标及目前面临的挑战.mp4  [79.5 MB]
    8-5 detectron框架介绍和使用简单说明.mp4  [57.3 MB]
    8-2 图像分割方法介绍.mp4  [113.8 MB]
    8-4 COCO数据集介绍.mp4  [26.5 MB]
    8-1 图像分割基本概念.mp4  [59.8 MB]
📁 第15章 课程总结与回顾
    第15章 课程总结与回顾必看.zip  [1.8 MB]
    15-1 课程总结.mp4  [65.2 MB]
📁 第1章 课程介绍-选择Pytorch的理由
    第1章 课程介绍-选择Pytorch的理由文档.png  [493.5 KB]
    1-1 课程导学.mp4  [84.4 MB]
📁 第13章 PyTorch工程应用介绍
    第13章 PyTorch工程应用介绍必看.png  [493.5 KB]
    第13章 PyTorch工程应用介绍资料.png  [493.5 KB]
    13-4 PyTorch终端推理基础--ONNX.mp4  [36.2 MB]
    13-3 PyTorch服务端发布平台--Torchserver.mp4  [37.8 MB]
    13-1 PyTorch模型开发与部署基础平台介绍.mp4  [57.7 MB]
    13-2 PyTorch工程化基础--Torchscript.mp4  [50.7 MB]
📁 第2章 初识PyTorch框架与环境搭建
    第2章 初识PyTorch框架与环境搭建文档(1).zip  [1.8 MB]
    第2章 初识PyTorch框架与环境搭建文档.zip  [1.8 MB]
    2-1 初识Pytorch基本框架.mp4  [66.8 MB]
    2-3 环境配置（1）.mp4  [80.7 MB]
    2-4 环境配置（2）.mp4  [51.5 MB]
📁 第7章 Pytorch实战计算机视觉任务-Pascal VOC目标检测问题
    7-8 MMdetection训练Passcal VOC目标检测任务（中）.mp4  [89.6 MB]
    7-10 MMdetection Test脚本.mp4  [20.0 MB]
    7-5 MMdetection框架使用说明.mp4  [68.0 MB]
    7-9 MMdetection训练Passcal VOC目标检测任务（下）.mp4  [69.1 MB]
    7-7 MMdetection训练Passcal VOC目标检测任务（上）.mp4  [96.7 MB]
    7-3 Pascal VOC-COCO数据集介绍.mp4  [29.3 MB]
    7-4 MMdetection框架介绍-安装说明.mp4  [82.3 MB]
    7-11 MMdetection LOG分析.mp4  [31.6 MB]
    7-1 目标检测问题介绍（上）.mp4  [79.3 MB]
    7-2 目标检测问题介绍（下）.mp4  [89.8 MB]
📁 第11章 PyTorch实战中文文本情感分类问题
    11-2 文本情感分类关键流程介绍.mp4  [13.8 MB]
    11-3 文本情感分类之文本预处理.mp4  [40.4 MB]
    11-6 文本情感分类-数据准备.mp4  [90.8 MB]
    11-7 文本情感分类-dataset类定义.mp4  [67.5 MB]
    11-8 文本情感分类-model类定义.mp4  [64.6 MB]
    11-1 文本情感分析-情感分类概念介绍.mp4  [67.0 MB]
    11-5 文本情感分类之深度学习模型.mp4  [48.6 MB]
    11-10 文本情感分类-test脚本定义.mp4  [29.3 MB]
    11-4 文本情感分类之特征提取与文本表示.mp4  [26.7 MB]
    11-9 文本情感分类-train脚本定义.mp4  [79.3 MB]
📁 第9章 PyTorch搭建GAN网络实战图像风格迁移
    9-5 cycleGAN模型搭建-train（上）.mp4  [99.8 MB]
    9-1 GAN的基础概念和典型模型介绍（上）.mp4  [82.8 MB]
    9-4 cycleGAN模型搭建-model.mp4  [90.1 MB]
    9-2 GAN的基础概念和典型模型介绍（下）.mp4  [70.8 MB]
    9-3 图像风格转换数据下载与自定义dataset类.mp4  [63.7 MB]
    9-6 cycleGAN模型搭建-train（下）.mp4  [110.9 MB]
    9-7 cycleGAN模型搭建-test.mp4  [36.8 MB]
📁 第10章 循环神经网与NLP基础串讲
    10-3 Bi-RNN网络.mp4  [29.5 MB]
    第10章 循环神经网与NLP基础串讲说明.zip  [1.8 MB]
    10-5 Attention结构.mp4  [54.5 MB]
    10-2 RNN常见网络结构-simple RNN网络.mp4  [66.7 MB]
    10-8 NLP基础概念介绍.mp4  [94.6 MB]
    10-7 BERT结构.mp4  [36.5 MB]
    10-6 Transformer结构.mp4  [74.9 MB]
    10-1 RNN网络基础.mp4  [47.6 MB]
    10-4 LSTM网络基础.mp4  [73.7 MB]
📁 第4章 PyTorch搭建简单神经网络
    4-5 利用神经网络解决分类和回归问题（3）.mp4  [72.6 MB]
    4-1 机器学习和神经网络的基本概念（1）.mp4  [117.3 MB]
    第4章 PyTorch搭建简单神经网络必看.zip  [1.8 MB]
    4-6 利用神经网络解决分类和回归问题（4）.mp4  [66.7 MB]
    4-3 利用神经网络解决分类和回归问题（1）.mp4  [106.6 MB]
    4-2 机器学习和神经网络的基本概念（2）.mp4  [103.8 MB]
    4-7 利用神经网络解决分类和回归问题（5）.mp4  [72.8 MB]
    4-4 利用神经网络解决分类和回归问题（2）.mp4  [101.2 MB]
📁 第5章 计算机视觉与卷积神经网络基础串讲
    5-3 特征工程.mp4  [83.1 MB]
    5-9 轻量型网络结构.mp4  [51.7 MB]
    5-13 优化器.mp4  [66.0 MB]
    5-1 计算机视觉基本概念.mp4  [141.3 MB]
    5-6 pooling层.mp4  [31.8 MB]
    5-2 图像处理常见概念.mp4  [132.7 MB]
    第5章 计算机视觉与卷积神经网络基础串讲资料.zip  [1.8 MB]
    5-10 多分支网络结构.mp4  [31.2 MB]
    5-4 卷积神经网（上）.mp4  [77.3 MB]
    5-14 卷积神经网添加正则化.mp4  [26.9 MB]
    5-8 经典卷积神经网络结构.mp4  [67.6 MB]
    5-11 attention的网络结构.mp4  [48.8 MB]
    5-12 学习率.mp4  [34.4 MB]
    5-7 激活层-BN层-FC层-损失层.mp4  [82.4 MB]
    5-5 卷积神经网（下）.mp4  [64.0 MB]
📁 第3章 PyTorch入门基础串讲
    3-13 其他数学函数.mp4  [35.7 MB]
    3-19 Pytorch与矩阵分解-SVD分解-LDA.mp4  [102.3 MB]
    3-29 Pytorch与autograd-Variable$tensor.mp4  [18.9 MB]
    3-28 Pytorch与autograd-梯度与机器学习最优解.mp4  [109.9 MB]
    3-32 Pytorch与autograd中的几个重要概念-autograd例子.mp4  [79.1 MB]
    3-23 Pytorch与张量切片.mp4  [51.1 MB]
    第3章 PyTorch入门基础串讲资料.zip  [1.8 MB]
    3-21 Pytorch与张量的索引与数据筛选.mp4  [146.7 MB]
    3-27 Pytorch与autograd-导数-方向导数-偏导数-梯度的概念.mp4  [64.1 MB]
    3-15 Pytorch与分布函数.mp4  [26.9 MB]
    3-37 Pytorch与torchvision.mp4  [13.7 MB]
    3-11 比较运算-排序-topk-kthvalue-数据合法性校验.mp4  [102.7 MB]
    3-34 Pytorch与nn库.mp4  [113.4 MB]
    3-20 Pytorch与张量裁剪.mp4  [53.1 MB]
    3-17 Pytorch与线性代数运算.mp4  [55.5 MB]
    3-35 Pytorch与visdom.mp4  [32.3 MB]
    3-36 Pytorch与tensorboardX.mp4  [52.3 MB]
    3-10 取整-余.mp4  [27.7 MB]
    3-1 机器学习中的分类与回归问题-机器学习基本构成元素.mp4  [62.1 MB]
    3-31 Pytorch与autograd中的几个重要概念-variable-grad-grad_fn.mp4  [69.7 MB]
    3-8 Tensor的算术运算编程实例.mp4  [93.5 MB]
    3-6 Tensor的属性-稀疏的张量的编程实践.mp4  [42.9 MB]
    3-4 Tensor创建编程实例.mp4  [111.5 MB]
    3-9 in-place的概念和广播机制.mp4  [88.1 MB]
    3-14 Pytorch与统计学方法.mp4  [87.5 MB]
    3-3 Tensor与机器学习的关系.mp4  [54.8 MB]
    3-12 三角函数.mp4  [27.8 MB]
    3-16 Pytorch与随机抽样.mp4  [47.6 MB]
    3-25 Pytorch与张量填充&傅里叶变换.mp4  [26.8 MB]
    3-30 Pytorch与autograd-如何计算梯度.mp4  [22.5 MB]
    3-18 Pytorch与矩阵分解-PCA.mp4  [152.8 MB]
    3-2 Tensor的基本定义.mp4  [37.5 MB]
    3-24 Pytorch与张量变形.mp4  [78.0 MB]
    3-33 Pytorch与autograd中的几个重要概念-function.mp4  [61.7 MB]
    3-7 Tensor的算术运算.mp4  [56.7 MB]
    3-22 Pytorch与张量组合与拼接.mp4  [71.0 MB]
    3-5 Tensor的属性.mp4  [50.7 MB]
    3-26 Pytorch简单编程技巧.mp4  [101.0 MB]
📁 第12章 PyTorch实战机器翻译问题
    12-2 Seq2Seq-Attention编程实例数据准备-模型结构-相关函数.mp4  [33.2 MB]
    12-3 Seq2Seq-Attention编程实例-定义数据处理模块.mp4  [93.9 MB]
    12-4 Seq2Seq-Attention编程实例-定义模型结构模块（上）.mp4  [72.7 MB]
    第12章 PyTorch实战机器翻译问题文档.png  [493.5 KB]
    12-6 Seq2Seq-Attention编程实例-定义train模块（上）.mp4  [72.1 MB]
    12-9 Seq2Seq-Attention编程实例-定义eval模块.mp4  [47.3 MB]
    12-5 Seq2Seq-Attention编程实例-定义模型结构模块（下）.mp4  [77.0 MB]
    12-8 Seq2Seq-Attention编程实例-定义train模块-loss function.mp4  [109.6 MB]
    12-7 Seq2Seq-Attention编程实例-定义train模块（下）.mp4  [58.2 MB]
    12-1 机器翻译相关方法-应用场景-评价方法.mp4  [79.3 MB]
📁 第14章 【选修】Linux操作基础串讲
    第14章 【选修】Linux操作基础串讲文档.zip  [1.8 MB]
    14-1 linux操作基础串讲.mp4  [107.2 MB]