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PyTorch框架下的深度学习实战系列.rar

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简介：
本资源为《PyTorch框架下的深度学习实战》系列教程，包含多个基于PyTorch的项目实践案例，适合深度学习初学者和进阶者使用。 分享视频教程——深度学习-PyTorch框架实战系列，包含16章完整内容，并附带源码、数据及课件。课程以实践为导向，基于计算机视觉与自然语言处理中的经典项目进行实例讲解。通过逐行解析代码的方式详细解释每个步骤的作用和效果，整体风格通俗易懂，提供所有章节的配套课件。

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  • PyTorch框架下的深度学习实战系列.rar
    优质
    本资源为《PyTorch框架下的深度学习实战》系列教程，包含多个基于PyTorch的项目实践案例，适合深度学习初学者和进阶者使用。 分享视频教程——深度学习-PyTorch框架实战系列，包含16章完整内容，并附带源码、数据及课件。课程以实践为导向，基于计算机视觉与自然语言处理中的经典项目进行实例讲解。通过逐行解析代码的方式详细解释每个步骤的作用和效果，整体风格通俗易懂，提供所有章节的配套课件。
     
  • PyTorch深度学习框架实战
    优质
    《PyTorch深度学习框架实战》是一本深入介绍如何使用PyTorch进行深度学习开发与实践的技术书籍，适合希望利用该框架进行机器学习项目开发的研究人员和工程师。 购买课程后，请添加小助手微信回复【唐宇迪】以加入学习群并获取唐宇迪老师的答疑服务。本课程《深度学习框架-PyTorch实战》旨在帮助学员快速掌握PyTorch的核心模块使用方法及项目应用实例，使大家能够熟练地运用该框架进行开发工作。所有授课内容均从实践出发，基于计算机视觉和自然语言处理领域的经典案例进行详细讲解，并通过逐行代码解析的方式解释每一步操作的意义与效果。课程风格通俗易懂，同时提供全部课件以供学习使用。
     
  • PyTorch深度学习框架入门与实战源码.rar
    优质
    《PyTorch深度学习框架入门与实战源码》是一本面向初学者的技术书籍，通过丰富的实例和源代码解析帮助读者快速掌握PyTorch的核心概念和技术。 深度学习框架PyTorch入门与实践源代码提供了初学者理解和使用这一强大的工具所需的基础知识和实际操作经验。通过这些材料，读者可以逐步掌握如何利用PyTorch进行机器学习项目的开发，并通过实例练习加深理解。
     
  • Transformer深度学习实战系列.rar
    优质
    本资源为《Transformer深度学习实战系列》压缩文件包，内含一系列关于Transformer模型在自然语言处理等领域的应用教程与实践案例。适合对深度学习感兴趣的研究者和开发者学习使用。 分享Transformer视频教程——Tranasformer实战系列课程旨在帮助同学们快速掌握当下AI领域最火的算法模型。该课程通俗地讲解了transformer架构在自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）领域的核心算法，并基于真实数据集和实际任务展开项目实战。课程主要包括四大模块：1. 算法讲解；2. 论文分析；3. 源码解读；4. 实战应用。整体风格通俗易懂，所选的算法均是当前CV领域最火的模型，并提供全部所需的课程数据集和代码。
     
  • PyTorch_Template: PyTorch框架下的深度学习训练模板
    优质
    PyTorch_Template是一个基于PyTorch框架设计的深度学习项目模板，提供了一套完整的代码结构和实用工具，帮助开发者高效地进行模型开发、训练及评估。 本项目是深度学习模型PyTorch框架的一个通用训练模板。 在原项目基础上按照个人习惯进行了一些调整。 文件夹组织结构如下： - 包含一个用于Mnist分类的示例模型。 运行`python main.py`可以启动训练过程，训练过程中会保存模型，这些文件位于experiments/mnist_exp_0/checkpoints目录下。 若想查看模型效果，请执行以下代码： ```python agent = MnistAgent(config) test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST(data, train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), ``` 注意上述代码未完成，可能需要补充完整。
     
  • PyTorch中的深度学习实战
    优质
    本书专注于使用PyTorch框架进行深度学习实践，涵盖神经网络构建、模型训练及优化等核心内容。适合希望利用Python语言快速开发深度学习应用的读者阅读。 本系列课程涵盖了深度学习中的经典网络架构，并结合计算机视觉与自然语言处理两大核心模块进行原理分析及项目实战。通过通俗易懂的方式讲解CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）模型，使用当下最主流的PyTorch框架来进行实际操作演练。选取当前NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）领域中的经典项目与解决方案进行深入探讨，并基于真实数据集展开详细的网络架构分析及实例应用。课程风格通俗易懂，旨在以接地气的方式引导同学们进入AI领域，并提供所有所需的数据以及项目的源代码支持。
     
  • Transformer深度学习实战系列
    优质
    《Transformer深度学习实战系列》是一套深入浅出地讲解Transformer模型及其应用的教程，适合希望掌握前沿自然语言处理技术的学习者和开发者。 深度学习-Transformer实战系列课程包含视频教程、源代码、数据集和文档资料。
     
  • 3D点云实战之深度学习系列.rar
    优质
    本资源为《3D点云实战之深度学习系列》压缩文件，内含一系列关于3D点云处理及应用的深度学习教程和实战案例。适合对三维数据理解和分析感兴趣的开发者和技术爱好者深入研究使用。 深度学习-3D点云实战系列视频教程分享（2021年录制），所有算法均配套实战项目。内容涵盖poinenet系列的点云分类与分割、点云补全及配准等，全部基于实际数据集进行源码解读，整体风格通俗易懂，并提供全套数据和代码。 具体章节包括： - 章节1：3D点云应用领域分析 - 章节2：PointNet算法详解 - 章节3：PointNet++算法解析 - 章节4：基于PointNet++的项目实战案例 - 章节5：PF-Net论文中的点云补全方法解读 - 章节6：实现点云补全的实际操作讲解 - 章节7：点云配准及其应用实例分析 - 章节8：PyTorch框架的基础处理技巧介绍 - 章节9：PyTorch核心模块的功能解析与使用方法 - 章节10：对抗生成网络架构原理及实战案例讲解
     
  • 3D点云实战之深度学习系列.rar
    优质
    本资源为《3D点云实战之深度学习系列》压缩包，包含一系列关于利用深度学习技术处理和分析三维点云数据的教程与代码示例。 深度学习3D点云实战系列课程旨在帮助学员快速掌握点云数据处理、特征提取与建模应用。课程通俗地讲解了点云领域的各大方向及其核心算法，并基于论文详细解读PointNet系列算法的知识点及网络模型架构。所有算法都配有实际项目，内容涵盖PointNet系列的点云分类和分割、点云补全以及点云配准等项目，全部基于真实数据集进行源码解析。课程整体风格通俗易懂，并提供完整的数据与代码支持。
     
  • PyTorch深度学习框架入门及实战源码+个人实例分析
    优质
    本书《PyTorch深度学习框架入门及实战》通过详细解析源代码和作者的实际应用案例，带领读者深入了解并掌握PyTorch框架在深度学习中的使用技巧与实践方法。 《深度学习框架PyTorch入门与实践》中的源代码案例非常易于理解，并且总结概括清晰明了。