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PyTorch深度学习快速入门教程（学习笔记B站视频版，通俗易懂）- 小土堆

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简介：
本教程为小土堆在B站发布的PyTorch深度学习入门系列视频的学习笔记，内容通俗易懂，适合初学者快速掌握PyTorch核心概念与实践技巧。 学习笔记：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）小土堆

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  • PyTorch深度学习快速入门教程（学习笔记B站视频版，通俗易懂）- 小土堆
    优质
    本教程为小土堆在B站发布的PyTorch深度学习入门系列视频的学习笔记，内容通俗易懂，适合初学者快速掌握PyTorch核心概念与实践技巧。 学习笔记：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）小土堆
     
  • Pytorch 深度学习小土堆笔记
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    Pytorch深度学习小土堆笔记是一系列专注于使用PyTorch进行深度学习实践和理论探讨的学习资料集合，旨在为初学者到中级开发者提供一个全面而易于理解的学习路径。 小土堆的Pytorch笔记提供了一系列关于使用Pytorch进行深度学习的基础知识与实践技巧，适合初学者快速入门并掌握相关技术。这些笔记详细讲解了如何安装、配置以及运用Pytorch库来构建神经网络模型，并通过实例展示了各种常见问题的解决方案和最佳实践方法。 此外，还包含了一些进阶内容如自定义层的设计、动态计算图的应用等高级特性介绍，帮助读者进一步提高自己的技术水平。对于想要深入研究深度学习领域或者希望将所学知识应用到实际项目中的开发者而言，这些资料无疑是非常有价值的资源库之一。
     
  • 深度学习入门PPT，大神编写，通俗易懂
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    这是一份由资深专家精心编写的深度学习入门级PPT，内容浅显易懂，非常适合初学者快速掌握深度学习的基础知识和核心概念。 深度学习-李宏毅的入门PPT非常通俗易懂，适合初学者使用。
     
  • ITK教程详解，适合入门级学习，通俗易懂
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    本教程为初学者量身打造，深入浅出地讲解ITK的基础知识与实用技巧，帮助读者轻松掌握图像处理技术。 这是一篇由师兄原创编写的ITK初学教程，内容非常有价值。当初学习的时候节省了很多时间，并且里面的例程十分清晰易懂。适合新手入门使用，推荐大家阅读。
     
  • 简明易懂的深度学习入门教程
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    本教程旨在为初学者提供简洁清晰的深度学习入门指导，涵盖基础知识与实践技巧，帮助读者快速掌握核心概念。 以三好学生多维度评价为案例的第10章讨论了如何使用训练好的模型进行预测；第11章介绍了利用高级工具简化建模和训练过程的方法；第12章则讲解了在其他编程语言中调用TensorFlow模型的技术细节。此外，还有专门针对图像识别任务的章节（即第13章），它涵盖了卷积神经网络的应用。对于序列数据处理感兴趣的读者可以在第14章找到关于循环神经网络初步知识的内容。而对优化训练过程有兴趣的学习者可以参考第15章中有关选择和配置不同优化器的信息。 本系列文档从人工智能的简史开始（即第一章），并逐步深入，包括开发环境准备、TensorFlow基础介绍以及简化神经网络模型的方法等主题（第二至第四章）。除此之外还详细探讨了如何利用神经网络解决非线性问题，并介绍了文件中加载训练数据的技术细节。最后以下一步学习方向指南结束整个系列文档的学习路径。
     
  • 2022年版PyTorch深度学习入门及实战视频教程
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    本课程为初学者提供全面的PyTorch深度学习指导，涵盖基础概念、模型构建与训练等核心内容，并通过实战项目加深理解。适合希望快速上手PyTorch进行AI开发的学习者。 《Pytorch深度学习入门与实战》视频教程是2022年最新升级版课程，内容简明易懂，非常适合初学者使用Pytorch的朋友。该课程提供了代码、课件以及数据集的下载服务。 结合多个经典实例进行讲解，包括但不限于：图像定位案例、Unet语义分割案例、LinKnet图像语义分割案例、四种天气分类的经典模型示例、文本分类实践和循环神经网络等，并且还介绍了如何使用Tensorboard进行可视化。
     
  • 深度强化学习快速入门及PyTorch实战
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    本课程为初学者提供深度强化学习的基础知识和实践技能，结合PyTorch框架进行项目实战，帮助学员快速掌握深度强化学习的核心概念和技术。 分享视频教程——《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》，包括视频、源码及课件下载！作为行为主义人工智能学派的代表之一，近年来，强化学习与深度神经网络结合形成的深度强化学习（DRL）取得了显著成就：2015年，基于DQN算法的智能体在玩视频游戏方面超越了人类水平；2017年，使用PPO算法的Open Five在《Dota》游戏中战胜了顶尖的人类职业玩家；2019年，AlphaStar利用深度强化学习技术，在《星际争霸II》中击败了顶级的人类选手。这为通用人工智能（AGI）的发展带来了新的希望！ 然而，由于理论较为抽象且难度较大，初学者往往需要投入大量时间和精力才能掌握其基本概念和应用技能。许多研究生在入门阶段浪费了很多宝贵的时间，影响了他们的学习与研究进度。 《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》课程的一大特点是精炼而不失重点：该门课深入浅出地讲解了必需的理论知识，并结合多年的研究经验和项目实践，为学员构建了一个简洁而完整的强化学习框架。这不仅有助于后续的学习和科研工作，也为实际应用打下了坚实的基础。 另一大特色是强调实战性：课程通过精心设计的实际案例帮助学生更好地理解并掌握每个知识点的应用技巧。
     
  • Keras深度学习实战入门视频教程
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    本课程为初学者设计，通过实践项目详细介绍如何使用Keras进行深度学习开发。适合希望快速上手并构建神经网络模型的学习者。 《Keras深度学习入门与实战》完整版提供源码、课件及数据。本课程介绍深度学习和神经网络的基本概念，并通过使用Keras框架指导学员构建各种机器学习和深度学习模型，非常适合初学者入门。
     
  • PyTorch深度学习入门与实战教程2024版
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    《PyTorch深度学习入门与实战教程2024版》是一本全面介绍如何使用PyTorch进行深度学习实践的书籍，适合初学者和有一定经验的学习者。书中不仅涵盖了基本概念、框架原理，还提供了丰富的实战案例，帮助读者快速掌握深度学习技术并应用于实际项目中。 一、PyTorch环境的配置及安装 1. 从官网下载最新版Anaconda，并完成安装。打开Anaconda Prompt后显示（base）即表示安装成功。 2. 使用命令`conda create -n pytorch python=3.6`创建一个名为pytorch的环境，其中Python版本为3.6。 3. 输入`conda activate pytorch`激活并进入该环境；对于Linux系统，则需要输入 `source activate pytorch` 命令进行操作。 4. 使用命令`pip list`查看当前环境中已经安装了哪些包。这时会发现还没有我们需要的PyTorch库。 5. 访问PyTorch官网，找到最新版本的pytorch安装指令：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch（直接使用最新的即可）。然后在已激活的pytorch环境中输入该命令进行安装。 6. 安装完成后，可以通过以下步骤验证PyTorch是否成功安装。首先打开Python环境并执行`import torch`命令，如果未报错则表示PyTorch已经正确安装；接着运行`torch.cuda.is_available()`，返回值为True即说明机器的显卡支持CUDA使用。
     
  • PyTorch深度学习入门及实战教学课程
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    本课程专为初学者设计，全面介绍PyTorch框架在深度学习领域的应用。通过理论与实践结合的方式，帮助学员掌握构建和训练神经网络模型的核心技能。适合对AI有兴趣的技术爱好者和开发者学习。 《Pytorch深度学习入门与实战》是一套2022年7月最新升级的完整版课程，包含25章内容，并附有配套代码、课件及数据集下载。这套系统性的实战课程涵盖了众多经典实例，包括图像定位实例、Unet语义分割实例、LinKnet图像语义分割实例、四种天气分类的经典案例以及文本分类示例等。此外，还涉及循环神经网络和Tensorboard可视化等内容。