Pytorch 入门与实战 最通俗易懂的实例课程

〖课程介绍〗
3 [$ k6 n" Y2 L9 b/ K2020年全新 Pytorch 深度学习入门与实战，2020年最通俗易懂的实例课程
& O* T/ Z# p9 t
〖课程目录〗
1.Pytorch框架简介
/ C) ]% h5 d  w/ B2.Pytoch的安装
) O! W/ m& Z: {8 F* }! G8 R3.机器学习基础-线性回归
( b7 O. e4 O7 U4.数据读取与观察
( V/ w& F" M7 O7 X$ \8 H5. 初始化模型、损失函数和优化方法
' Y* }6 p! F1 }' k+ n. a' C6.模型训练与结果可视化
7.张量与数据类型
4 N4 J5 U) [6 U9 {9 }5 f) o+ z% X' c8.张量运算与形状变换
9.张量微分运算
2 |3 h0 h/ B8 u# @( D# ]10.入门实例的分解写法
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
+ Y+ {1 q5 @6 b! U/ H9 k, }12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
0 H2 o7 u  x" P1 z* Y13.多层感知器简介
" ?0 H  Y. d* D; T7 H% h6 ?14.人力资源数据集-数据预处理
15.多层感知器模型创建
16.多层感知器模型改写与解释
17.多层感知器模型训练
; }8 g- o) d# U# f) Z  Q5 k3 d18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
20.添加正确率和验证数据

6 Z5 m2 d/ _+ g/ l% e1 j
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