刘二大人B站Pytorch课程学习笔记与课后作业

简介：
这是一份关于在哔哩哔哩平台上刘二大人讲师的PyTorch课程的学习笔记和课后作业解答。内容详实、易懂，适合希望深入理解深度学习框架PyTorch的初学者参考使用。 本人在学习B站刘二大人Pytorch实践课程的过程中整理了一些学习笔记。这些笔记涵盖了课程要点、教学源码以及课后作业及其对应的代码。目录包括：第一讲 概述；第二讲 线性模型创建；第三讲 梯度下降算法；第四讲 反向传播机制；第五讲 用Pytorch实现线性回归；第六讲 逻辑斯蒂回归模型；第七讲 处理多维特征的输入；第八讲 加载数据集；第九讲 多分类问题——softmax classifier；第十讲 卷积神经网络（基础篇）；第十一讲 卷积神经网络（高级篇）。通过学习刘二大人的课程并参考这些笔记，你可以理解大部分网络结构，并能够复现出一些经典模型，例如残差网络ResNet、密集连接网络DenseNet以及GoogleLeNet中的Inception模块等。整个过程收获颇丰。