Building an End-to-End PyTorch Training Pipeline

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章节 1: PyTorch 入门与环境搭建

PyTorch 是什么？

安装与环境配置

基本张量操作

与 NumPy 的关联

动手实践：环境配置与张量基本操作

第 1 章测验

章节 2: 高级张量操作

张量索引与切片

张量的重塑与维度调整

张量的合并与分割

理解广播机制

张量数据类型

CPU 与 GPU 张量

练习：张量操作技巧

第 2 章测验

章节 3: Autograd 自动微分

自动微分的原理

PyTorch 计算图

张量与梯度计算 (requires_grad)

执行反向传播 (backward())

访问梯度（.grad）

禁用梯度追踪

动手实践：Autograd 运用

第 3 章测验

章节 4: 使用 torch.nn 搭建模型

torch.nn.Module 基类

定义自定义网络架构

常见层：线性、卷积、循环

激活函数 (ReLU, Sigmoid, Tanh)

简单模型的顺序容器

损失函数 (torch.nn 损失)

优化器 (torch.optim)

练习：构建一个简单网络

第 4 章测验

章节 5: 高效数据处理

对专用数据加载器的需求

使用 torch.utils.data.Dataset

内置数据集（例如：TorchVision）

数据变换 (torchvision.transforms)

使用 torch.utils.data.DataLoader

自定义DataLoader用法

动手实践：构建数据处理流程

第 5 章测验

章节 6: 实现训练循环

训练循环的构成

设置模型、损失函数和优化器

使用 DataLoader 遍历数据

前向传播：获取预测结果

反向传播：计算梯度

使用优化器更新权重

实现评估循环

保存和加载模型检查点

动手实践：完整训练流程

第 6 章测验

章节 7: 常用模型结构介绍

卷积神经网络 (CNN) 概述

在PyTorch中构建一个简单的CNN

理解CNN层的输入/输出形状

循环神经网络 (RNN) 概述

在PyTorch中构建一个简单的RNN

循环神经网络（RNN）的序列数据输入处理

LSTM 和 GRU 简要介绍

实践：实现基本CNN和RNN

第 7 章测验

章节 8: 监控与调试模型

PyTorch开发中常见错误

调试张量形状不匹配

检查设备放置 (CPU/GPU)

检查梯度问题（消失/爆炸）

使用 TensorBoard 可视化训练进度

训练/评估期间的指标记录

在 PyTorch 中使用 Python 调试器 (pdb)

实践：调试与可视化

第 8 章测验

Building an End-to-End PyTorch Training Pipeline

最终项目：PyTorch入门

将您的技能付诸实践。遵循结构化指导构建作品集级项目。获得您的认证证书。

认证之路

第1章：PyTorch 入门与环境搭建测验

第2章：高级张量操作测验

第3章：Autograd 自动微分测验

第4章：使用 `torch.nn` 搭建模型测验

第5章：高效数据处理测验

第6章：实现训练循环测验

第7章：常用模型结构介绍测验

第8章：监控与调试模型测验

结业证书

免费

通过所有章节测验后颁发，以证明对基础知识的理解。

最终项目与专业评审

$199

构建一个经专家评审的综合项目，展示您的实践专业知识并推进您的职业发展。

认证证书

已包含

成功完成最终项目后颁发。包含用于您专业档案的永久验证链接。

项目与验证

已认证

通过作品集项目、专业评审和认证证书获得完整的学习体验。

$199

一次性付款

包含内容

关于您的实现和最佳实践的反馈
带有永久验证链接的认证证书
在每一步都获得结构化指导，创建作品集级项目
在有指导的实践中快速掌握关键知识

查看认证详情和优势

建议先完成所有测验，以确保您具备必要的基础知识。

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