趋近智
requires_grad
)backward()
).grad
)torch.nn
搭建模型torch.nn.Module
基类torch.nn
损失)torch.optim
)torch.utils.data.Dataset
torchvision.transforms
)torch.utils.data.DataLoader
先修课程 Python和机器学习基本知识
级别:
张量操作
创建、处理PyTorch张量,并对其执行操作。
自动微分
理解并应用PyTorch的自动求导系统进行梯度计算。
神经网络构建
使用torch.nn
模块、层和激活函数构建神经网络。
数据加载
使用PyTorch数据集和数据加载器高效准备和加载数据。
模型训练
为深度学习模型实现完整的训练和评估循环。
模型保存与加载
保存和加载已训练的PyTorch模型及检查点。
基本结构
构建简单的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。
本课程没有先修课程。
目前没有推荐的后续课程。
登录以撰写评论
分享您的反馈以帮助其他学习者。