趋近智
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先修课程 需具备TensorFlow使用经验。
级别:
转换TensorFlow思路
将TensorFlow的核心组成部分(张量、图、层、优化器)与PyTorch的对应内容进行映射。
掌握PyTorch的动态计算模式
理解并运用PyTorch的动态计算图,以实现灵活的模型构建。
开发PyTorch模型
使用torch.nn
、torch.optim
和自定义训练循环来构建、训练和评估神经网络。
管理数据处理流程
使用torch.utils.data
和torchvision.transforms
实现高效的数据加载和预处理流程。
处理模型持久化
保存、加载PyTorch模型并进行部署准备,包括对TorchScript的介绍。
适配TensorFlow工作流程
将现有的TensorFlow工作流程和思考方式迁移到PyTorch生态系统。
本课程没有先修课程。
目前没有推荐的后续课程。
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