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[人工智能与深度学习] PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目

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    [LV.Master]伴坛终老

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    发表于 2023-1-11 20:46:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    6 J/ z/ V; A. R7 R〖课程介绍〗:
    ; e3 |; Y8 D( y# ?1 H, e( y- c        越来越多的科研及企业项目,会把PyTorch作为首选的深度学习框架。它容易上手,功能完善,不管是新入门学习还是上手实战项目,PyTorch都是非常优秀的工具。本课程以实践为目的,把深度学习概念及基础学习贯穿在几个实践项目中,荒川老师将带领你们进入PyTorch深度学习的世界,使用PyTorch将其一一实现。; d0 A' B) o# _* B6 v; Y% ~- U

    6 u! ^# V" E8 M7 n* A0 d. P〖课程目录〗:
    . p# `* c- w+ E* Y7 q        第1章 课程导学
    , z" N. Z5 Z8 Y/ R: T        3 节|54分钟# O  C9 }/ l) ?" B/ n
            收起
    . ^5 j, s- I+ _% [! R        视频:' ]; t( l5 g3 g( s. U
            1-1 课程导学
    ( q% A3 d% A( I$ V! x- U' f        试看. }/ I- h/ g$ r# D
            22:49- }3 q- \) u) [9 n1 a8 S8 a
            视频:& I- C! q8 m4 O/ g* u
            1-2 深度学习如何影响生活
    2 ?! v- v; {, s! N! S        试看- f9 P2 E; v  c6 q) i: n" \
            13:33
    1 @& l# T6 l0 i2 R        视频:0 t4 F4 @$ [* p' }+ {: h' C
            1-3 常用深度学习框架
    2 v/ s5 G$ I" v9 y        17:38! I- n* {( b+ H( t5 g& g9 H2 b! ~9 Z
            第2章 课程内容整体规划" J/ F3 B* X# c1 `( T$ ], ?& j/ n
            4 节|56分钟
    , e% t9 e5 [! }; x  F# r        收起
    4 S9 l- b- v  @+ F        视频:& e, s0 F/ o% x* X8 D0 D/ }. U
            2-1 环境安装与配置
    & a- v  L+ J1 x: [5 R        13:19
    " D+ U4 a# U! V( N        视频:
    ; R9 x& _  o: e5 s        2-2 使用预训练的ResNet网络给图片分类(一)$ `' ]9 M+ k2 n$ q. D. j+ U/ z
            16:10  X) b6 Q9 D: G& w' @; [1 p4 ~
            视频:. }* ^( `! M3 E  B. Z
            2-3 使用预训练的ResNet网络给图片分类(二)
    9 Q" @# L/ }7 F        08:45+ u4 L( M: q" K6 U! @. m+ Q
            视频:
      J2 r% h4 Y) I( L; S) N; V& a        2-4 使用预训练的GAN网络把马变成斑马; q3 Z% n9 Q' [8 ^
            17:16. E! G1 `/ a% v+ s
            第3章 PyTorch项目热身实践
    ! T# M0 H2 F3 b- w2 _: h/ d        4 节|58分钟; r- P2 J! ^% d" F4 `; f! p
            收起 5 f' g" V1 E9 g7 I+ S! R; }$ Y- ~8 j
            视频:
    ; V( X3 u5 m$ e8 U  H. i! `, x( K4 ?        3-1 工业级数据挖掘流程(一)
    ' ~  V4 U' v' D1 f2 v( g        试看
    $ @7 |: Y- D6 ~        23:59
    " H7 h$ g5 J* }1 k        视频:
    . Q& g. ]9 D( D; B7 W        3-2 工业级数据挖掘流程(二)
    ( _7 P7 }1 r! Y" f$ h; R2 q        21:30
    0 V8 Q3 J3 n  C  a; A- {/ w        视频:5 q: H; U  P6 k- |! @( A3 X
            3-3 课程重难点技能分布
    7 M7 g" }+ I% X        05:155 e; u. [( ]( K$ R" K4 s
            视频:
    / D) l6 V7 H- c8 k: t) K1 m        3-4 课程实战项目简介# M& h0 ?( o/ ^; B6 P' E( Y. [
            07:009 J) R5 O& ^- h  L- ?+ z+ u
            第4章 PyTorch基础知识必备-张量
    ! _1 t$ V7 S$ o! x        10 节|126分钟
    % `3 A+ C3 W6 E8 K0 |' A, H( T        收起 1 t( J- ^& ?+ s
            视频:: B  M5 ]' E9 {& c5 U" h; c
            4-1 什么是张量: Y( B1 U1 Y. m9 k; s' r
            14:07+ \. Z1 f, p: Y
            视频:+ b. ?# f) F3 f! o- O0 s8 N
            4-2 张量的获取与存储(一): ^* H" Y4 D- y4 ]( E5 V
            16:35+ ]6 H, h/ i  ?; n7 K/ T
            视频:- @& y2 Y2 P7 ^  m8 S
            4-3 张量的获取与存储(二)
      A" Q7 N# J$ g2 S7 o* s: d  G        15:406 I" g/ F" W* M: H% f6 h" z; e
            视频:' T; x" r* _+ u8 C
            4-4 张量的基本操作(一)" O% Z% l' T1 R/ Z
            08:30. l+ W5 Y$ q+ \
            视频:& p- X- V, \: }  S, o6 \) `( j
            4-5 张量的基本操作(二)) m( E) {) A' K9 }5 x0 P# P; R6 ~
            16:049 b: S3 p3 T) R5 x6 q# i- q
            视频:
    . A0 ~2 ~- u, Z* ^4 m; b* a        4-6 张量中的元素类型1 S  |: V+ O' |' c5 \
            06:56$ K' ^3 r2 R0 ?4 V1 h. v
            视频:
      s( q, G( O4 s; u  S6 G4 V        4-7 张量的命名2 P8 P: K# A9 n5 v# S" l; @; D
            08:329 w# \+ N; ~: S% S3 r, [' I% g
            视频:
    6 i7 L3 T4 M' g: [, x1 s8 x, d  x        4-8 把张量传递到GPU中进行运算/ t0 a2 S# r* q% p) J) }: Z& X
            06:07
    ; G. V. y& C  Z( Z, x/ b        视频:" w: w7 f9 `7 E3 v
            4-9 张量的底层实现逻辑(一)
    " u6 |2 a( Q8 M* X) j) T        19:42
    % A6 H1 R' ^0 t        视频:
    " _1 B  g3 z" E2 `        4-10 张量的底层实现逻辑(二)
    0 E& w+ Y/ h" L" H( i7 o: Y! A        13:35) {* L! X# p! X2 m# i" B
            第5章 PyTorch如何处理真实数据1 _) x9 X( e& u2 Q: ~) R1 d
            8 节|104分钟0 [) e  [4 A6 |  J- V
            收起
    5 N& T8 T/ i% h! p. b        视频:
    1 r/ F1 {( g* r! U# }        5-1 普通二维图像的加载(一)
    8 r1 p* h( l. h        07:51. g2 F! Q* }: [) R7 e( |' W
            视频:! [0 U) S7 ^5 p5 x% |# Y0 ~. ^( L
            5-2 普通二维图像的加载(二). U/ |" S/ _) n1 g
            12:59
    2 m* c% G7 H* [( p        视频:% p/ C% {" T5 R' P5 N1 j6 R
            5-3 3D图像的加载8 ~8 U  T6 p+ ~5 I+ @
            12:30
    * S( x1 \" ~# q$ U% ^/ _+ u        视频:: m) K" k. w$ N% Z7 q2 ?' R% S* j
            5-4 普通表格数据加载* G9 ^4 S+ }  L
            14:53
    : f" U; ?. e, p+ B# [! I" ^        视频:& ~2 E; K1 e  K5 G# i3 d
            5-5 有时间序列的表格数据加载9 O8 T. R: {( J8 p0 X6 m
            16:50
    6 v% E6 W9 J3 o5 D" `% P        视频:
    ; c! t( z" b. r" I9 h* f' G        5-6 连续值、序列值、分类值的处理$ N% M& ^4 b/ z* _- q/ d
            13:459 K" F' Z( p! o) e
            视频:
    . T: f1 ^5 H6 S. F" q        5-7 自然语言文本数据加载
    2 `0 j& I2 ?0 ]1 b- F        19:45
    6 [) U  u4 p0 D        视频:  _, g9 ?+ K: @5 [/ d: M6 y
            5-8 本章小结
    + M' P7 R2 G; _        05:04
    0 E& a2 K; N2 }2 P! u$ w) ?        第6章 神经网络理念解决温度计转换, Q: p# b/ g. W) @0 R$ a
            14 节|228分钟
    * R* G7 j1 ], Q$ y' ]2 S        收起
    7 N' a4 O; `( ^7 Q; U        视频:7 i+ W7 P7 W! v8 B/ |" X6 Y
            6-1 常规模型训练的过程  U  j- q8 w1 j- L% c
            11:04
    ; D9 x) p9 a: \5 W( l: l        视频:& l3 g# c  t: e% F
            6-2 温度计示数转换
    8 l- J! u& w1 W& ~" n. V        11:402 O* ^8 S5 ]: R& o) k
            视频:+ C0 e9 E! x. i. }) {
            6-3 神经网络重要概念-损失
    ' ]3 D' ]- N$ ]+ Q" _        12:40' m" b( {+ N3 J. x& {5 k* E
            视频:
    # E: P1 w) i( @        6-4 PyTorch中的广播机制
    4 v9 l/ t$ Y& H; M8 {        16:46
    . P7 k% Z1 q; T; E        视频:
    , B. [# \* ], F: H1 r9 i. y, ?* v        6-5 神经网络重要概念-梯度
    : W9 e& n, `6 l' q7 L: B3 Q, q        18:11/ n9 Q6 i* I; C- b
            视频:/ j4 P- ?* O# k4 X8 H
            6-6 神经网络重要概念-学习率
    ' q! f3 q/ }; R$ l2 I6 D        19:47
    6 |+ X# _$ Z9 k        视频:
    " b4 V$ Q0 b' {7 A        6-7 神经网络重要概念-归一化7 x8 C$ o* O5 f7 K; R, Q1 d. h' O
            26:20- c4 U8 Z& p1 [- l3 S- s
            视频:, l* D2 c7 B$ M6 H' X, K8 A  G/ e
            6-8 使用超参数优化我们的模型效果
    , K0 U) h* ~5 I: ~5 m( o7 e        11:36
    8 L& N# e7 l8 ?0 d6 Q, o        视频:
    ' }4 }6 e' H1 Q        6-9 使用PyTorch自动计算梯度9 T, V( F5 L+ q# K
            15:56
    7 F7 k8 ^" X2 K0 m        视频:
    ( l& W8 i, f6 I) e8 D1 f0 k( v        6-10 使用PyTorch提供的优化器6 ^- D* g0 s$ ?- O2 R' D* @
            15:32) Y/ H- J2 s; Z! p) ^! a
            视频:0 {. D) y: E3 \! B
            6-11 神经网络重要概念-激活函数: @' W2 r9 `0 a' a) [& d
            15:500 _8 l9 R# Y8 H' V9 k/ b8 `! \
            视频:2 [. E9 q, |; w7 ~( |3 Z
            6-12 用PyTorch的nn模块搭建神经网络
    & r6 R5 c1 S$ }7 N0 n* a3 o1 Z- e        15:37
    ! W* }+ o0 l5 }; v8 u9 i        视频:
    5 J7 Z2 w3 m9 K) D1 e' x9 D) k; x2 `        6-13 构建批量训练方法
    ) c" H; t: B( \2 J+ l        14:531 ~: m, x8 F2 W. H  i
            视频:
    5 F  W* N3 K6 s8 O4 B4 o: K$ u5 ^        6-14 使用神经网络解决温度计示数转换问题; N- X( |( u8 R" G
            21:23
    6 q2 }% z& F; O! a. a% y; B% d        第7章 使用神经网络区分小鸟和飞机图像
    6 B4 F/ @) R. D. F9 ?        21 节|215分钟5 r1 m# j6 g* l# O
            收起
    5 s8 B  @9 W, P  x3 D. F        视频:) @! K0 W7 I, H$ t7 T
            7-1 CIFAR-10数据集介绍
    2 f/ z% k" K: O5 s6 E        08:04
    : D2 B1 R4 @! O1 R. E' |2 J        视频:
    8 g: h! b7 \! W0 X        7-2 为数据集实现Dataset类
    3 B- q# x, Z) D# [& e        08:42
    1 }) {0 K# ]- r: q        视频:  f3 T& H( }; f6 W
            7-3 为模型准备训练集和验证集! j$ |1 _' r# V; L* p' j6 v( C
            11:00
    2 X% {9 p% z( N, m+ V        视频:
    6 }- E' }4 J, Y+ {2 j! i+ Z2 i        7-4 借助softmax方法给出分类结果" h& d4 Y# r; c0 D
            10:57
    6 S/ `6 v$ s6 E% B) o        视频:
    : V8 o  ~) h( P        7-5 分类模型常用损失之交叉熵损失  k, x0 Z* ]2 H* |7 w9 G
            07:38$ E. \- @2 ^" l! q7 D
            视频:7 D  |( E  m0 x  ?  z
            7-6 全连接网络实现图像分类2 t; B: u2 d/ ]2 J: G
            25:53$ X0 j  Y: D0 g' O2 E
            视频:
    # J8 y/ w0 @7 y  i( w9 q        7-7 对全连接网络的改进之卷积网络
    ! z, K8 v- b! @; ~8 |2 b7 j        13:49
    9 W3 W, z( v% _9 ?        视频:
    4 A  a! E; ~$ o: P        7-8 借助PyTorch搭建卷积网络模型3 N' ~+ [0 u7 N) g' E: w( E! d  b
            15:39
    ; k% p4 o) \$ B        视频:8 S* k% N- u" f" [0 x/ n! N6 t
            7-9 卷积中的数据填充方法padding
    - k" f  ]" B7 Q        04:313 @( |$ Q' f" O
            视频:; P1 K4 p+ R( P0 j
            7-10 使用卷积提取图像中的特定特征
    5 r9 ]; Z  ^+ s        08:00, r8 f: [+ ^5 m* @3 h6 ^3 n& K
            视频:
    " l3 E' V# N* a        7-11 借助下采样压缩数据4 t; Z: d; n# Q
            07:53, ]4 v0 |% |) r( Y: Y  A+ z
            视频:
      [8 d( [) J8 c0 J7 l8 \, ^, _        7-12 借助PyTorch搭建卷积网络
    # j! S9 e  q: ?5 k- W* {        10:12
    % ~+ |  N# v( e; v, B7 V# T        视频:0 U- x' P( j& H. u2 K$ W& k7 x
            7-13 训练我们的分类模型; i6 v  D) g6 w* E0 ]1 c: v  k
            10:05. m7 g0 q# R- l# r2 k9 l- W
            视频:
    % w4 u9 l. o* z  }        7-14 训练好的模型如何存储1 |7 F3 t5 K# W: B
            01:47: X- {9 x. H9 F0 E) }
            视频:9 L: H9 E  G. H4 e. E& o/ m
            7-15 该用GPU训练我们的模型4 x, V% M4 \7 ~' ~3 |
            08:59
    $ h. a9 E9 |/ K6 q8 [        视频:! C% F) S8 x: c; z/ _
            7-16 优化方案之增加模型宽度-width
      h1 v) q. E) U5 F( n        08:55
    0 A. G! ~" T% H# \) [# {7 K5 h3 g        视频:/ n2 _$ \8 [5 A
            7-17 优化方案之数据正则化-normalization(一)" i+ O7 [+ o5 u3 k
            13:38
    ' g3 }  E/ R& p" {( h        视频:
    ( ?. g9 V7 o2 ~& S2 R        7-18 优化方案之数据正则化-normalization(二)( R( G! [! K0 m0 S' C
            16:55! o7 y  U9 C+ K1 M; u
            视频:, q8 q- a& ~4 W, u: e$ _; r( `% P
            7-19 优化方案之数据正则化-normalization(三)
    ) x+ G! a5 p/ J0 B; A        08:56
    + r1 N9 ?) k9 G, L( t3 C        视频:( p7 ?* u3 I/ t6 d6 R; \
            7-20 优化方案之增加模型深度-depth
    , O9 l; \% g  Z, E5 g! f$ m        06:41
    $ `) C" ]* a1 w% `- ]/ ^        视频:
    8 `) r4 g" A2 P! Q        7-21 本章小结
    ) l  _6 L' J4 W4 ^: B/ y8 R# m        06:05+ @. h  l5 `' Q) h, p, d
            第8章 项目实战一:理解业务与数据$ O& [- c( j( C" o% Z  Y
            14 节|170分钟- s- N1 A: |  A; a# A1 k
            收起 3 W, Z, r2 g2 x
            视频:
    6 _9 L# H+ G( a% O+ N, L- a        8-1 肺部癌症检测的项目简介
    $ v- Z" m: x  M& \7 s8 H: {        13:387 e# A3 x1 e; a. D- N7 [9 U' n
            视频:
    8 e* ^, h* t; e  Q! n        8-2 CT数据是什么样子' S0 L* _8 i1 C
            07:22
    # y4 n; h6 {, D        视频:
    6 W1 d3 q* L! J7 j8 a' ~/ v        8-3 制定一个解决方案
    * n0 B+ @2 o" R' f( b        08:40
    * h2 Q' ~( d0 [% I) B" A8 L9 K        视频:1 s& T: U/ w# P* o3 i% D
            8-4 下载项目中的数据集
    ' \) c. i$ r$ o. I; Y        09:329 X9 `- m0 u+ p+ |1 _2 S
            视频:3 ^! S, I: P7 y- d! s, r0 w
            8-5 原始数据是长什么样子的
    " V$ }2 ~6 j& s" j6 V' [2 E        08:22
    : m9 e& j1 L8 |2 l7 X3 v( A$ \$ p        视频:# _: q, o0 J( b% ]! w
            8-6 加载标注数据) y% t+ {: n% T
            22:19+ F, A6 ?2 C* H) c' [2 f% e4 c
            视频:
    0 d# F) h2 u3 W8 L- k        8-7 加载CT影像数据* D( m( E' ~8 g2 ~' H8 ^
            07:51
    + Q% a% v' |5 j+ N% r- B        视频:% `" ]% [- k: o0 m* J9 d
            8-8 数据坐标系的转换0 e9 f2 {5 G3 C- _( y% v
            23:263 \5 O5 h) _* o2 B5 p
            视频:
    . Q: b8 p% w  z9 {) P/ ^7 C5 b        8-9 编写Dataset方法) I$ T! a6 v; t9 O1 d
            12:440 ?6 Q; L$ G0 f' G% l
            视频:
    5 y. X) D/ ^3 C% _: {        8-10 分割训练集和验证集
    * Q8 n3 X% k: Z- N/ e% J# o        09:27
    8 n; ~7 k  J" O0 k/ S/ p$ s) j        视频:. X  B- _3 [$ l0 z9 x# o( j2 o
            8-11 CT数据可视化实现(一)$ O9 K& B2 O& {3 O0 U. w; s
            16:43
    / |$ t0 i8 Z) Z$ y. q  G; Y  @        视频:
    9 y( Q+ {; y; m  x  I5 R        8-12 CT数据可视化实现(二); z* s, P: N. X) U% T& p( k
            15:13* W$ N/ j5 B, s* T+ h3 `  E
            视频:/ `8 y+ i& ?" v
            8-13 CT数据可视化实现(三)
    8 X) I) H# r! l. C1 R7 V) T        09:430 J! ~9 b, G5 f! ]) \
            视频:5 `% F$ l# F- o6 d# C/ y6 |7 q
            8-14 本章小结" Z' }% `7 D# b+ X) K# E+ n1 e* R
            04:55( o# M; a% v# Q) \9 M0 q; [% I
            第9章 项目实战二:模型训练与优化% P3 p+ o$ l0 c
            26 节|380分钟& {% O; d" f% b3 J) w1 P
            收起
    3 R4 z! |  X  _/ ]1 H9 d" e; `        视频:" D' S) h) J: r9 ]
            9-1 第一个模型:结节分类
    $ }2 {, U2 ~8 Z/ Z1 k        15:40" W& x* J. n! V
            视频:
    " B7 m: Y8 j# G# @        9-2 定义模型训练框架7 |4 J/ B4 V/ u/ D5 i# K
            18:31
    0 ~. ^2 Q, ]; g2 ^* K4 y        视频:
    ; c* b1 {) W9 [( W        9-3 初始化都包含什么内容
    1 ]* w# n2 Y( e8 C: A        09:13
    + M$ E  X$ L) f7 }7 M4 S        视频:' M& S# a6 O+ y- j: _/ @
            9-4 编写数据加载器部分
    4 U/ |' E+ Q% O. N5 R$ J        07:02
    , S, C$ `+ Z; e- K        视频:
    4 y( W+ b% J( N6 ~        9-5 实现模型的核心部分( t' t7 N) e' Z
            18:279 J! E# [7 _9 n3 @+ G" `
            视频:' \4 V+ f4 _% ?; }$ W9 K8 w4 O
            9-6 定义损失计算和训练验证环节(一), d6 W2 [' ?$ e8 u* u* B
            17:318 J# e% D, O* E! D2 v
            视频:4 h. V* g$ D8 N7 k: j) G1 L, k
            9-7 定义损失计算和训练验证环节(二)
    9 \2 D7 B0 a; R8 T$ l        09:20' L3 M- a- X! Y& H' @# w# e4 {
            视频:& Q9 A+ g7 E, q: K9 ~- _
            9-8 在日志中保存重要信息
    ; `9 m) Q& w/ ]: W        19:56- H6 u* L" c5 Q, l* q( M0 Z! O8 P5 F
            视频:
    3 Z  m) T" B0 J! j, H/ b: M& m0 O        9-9 尝试训练第一个模型2 G! x7 Q' ^* k. k1 R4 j0 M+ N
            16:50/ Y' s. a, w: @! H5 i
            视频:2 Y1 Q7 ^0 e3 o$ ~  k
            9-10 借助TensorBoard绘制指标曲线
    ; _" P8 t8 y9 l5 D        12:30
    ' t/ B4 L8 p9 Q. e; N0 Q        视频:
    2 j+ |5 ~9 V) w" Y! J        9-11 新的模型评估指标:F1score
    + t* G- P. J5 i# |- v, \        17:516 F) H% q  _+ i
            视频:
    + g- y9 j9 Q  d+ y        9-12 实现F1Score计算逻辑
    , f# K* i* ]& @        08:58
    ! c! [. W; p0 O6 B% T        视频:+ H- U7 k9 [' H# q$ F
            9-13 数据优化方法
    # v' U3 D% V! G) v2 N6 W& M        11:36
    5 K# l6 q% s% V* C: t" d3 X$ j% C* V        视频:
    1 P) R7 D" m. _        9-14 数据重复采样的代码实现) T% c9 h! S/ t1 v6 |
            15:49
    * P( f8 R' m2 u+ ~; z        视频:
    , k1 `+ {8 v3 o4 m3 V) w) S        9-15 数据增强的代码实现$ ]9 X. ~6 ^2 s, o4 O0 H6 C
            19:37
    ( K# c# F! o- _( G# U        视频:
    6 O9 y% C( x0 X' G8 b/ E4 ?7 W        9-16 第二个模型:结节分割
    $ H( C; `0 N9 I% G$ x        08:53+ J, |! x0 I7 Y' D* z
            视频:# L! _; s4 y/ m3 k
            9-17 图像分割的几种类型
    - D: L& A1 b; h: Z2 w: ?        07:05
    + x# s0 G6 e8 G+ W7 C; Q        视频:! ?9 ~$ N6 d7 V7 q9 x0 X
            9-18 U-Net模型介绍- ]9 y( G9 o1 [: S; x, D5 `
            19:272 X1 j! K0 O/ d6 p
            视频:
    0 ^$ U' L5 P: p        9-19 为图像分割进行数据预处理; n5 @# B: ?( N: B7 x! C
            25:01
    3 N' S# K3 x! k) @$ B% [        视频:
    , k5 B1 m/ g* o8 Z" Y' L7 G        9-20 为图像分割构建Dataset类6 z+ |7 A2 d3 K/ `: b6 ?* V" Y
            26:23
    3 K% U% U5 x4 ?; D        视频:! u2 a; O6 m5 i/ v6 w( g% @) @
            9-21 构建训练Dataset和使用GPU进行数据增强
    6 k# V# q: G/ I% z- P( o+ B& v        11:16! x7 d, @% J, L9 Y) a
            视频:
    9 r3 \1 G( G  [3 }1 v  r* }1 M4 G* D        9-22 Adam优化器和Dice损失
    8 V  ]: O  _# G& w, o( T: _        11:27, V% y6 N# u& E) L4 k/ G
            视频:
    % M# W; R, ?4 n5 F/ j6 t        9-23 构建训练流程
    + _! j+ p8 T. z" C/ S        18:26, ~& T) n/ j! y/ l4 H% Q' G  g  O
            视频:8 ^: o7 o- P3 I- o0 R9 ^
            9-24 模型存储、图像存储代码介绍( ]' n! j( {! N/ i5 ^4 x, V
            05:50
    * k9 d# R2 u2 _; R- `  a        视频:
    - }& I) Y. ?7 q/ D. T$ F% Q$ A, H' K1 O        9-25 分割模型训练及在TensorBoard中查看结果( J7 v2 N+ p6 x; e5 ?0 v0 ^
            11:45
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    7 X5 X( Z( M6 N) D  G        9-26 本章小结5 `% J9 w  V7 l! p0 K2 W: Q/ C
            15:11
    + K% n2 o2 B  b( d3 l2 L" J/ S        第10章 项目实战三:实现端到端的模型预测% W& Y% ~) S  A$ _; A- A5 L- x; `, b
            内容更新中
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    1 小时前
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  • TA的每日心情

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  • TA的每日心情

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  • TA的每日心情
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    20 小时前
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    郁闷
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  • TA的每日心情
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    范德萨范德萨发激动人心,无法言表!【it视频学习网】太给力了!激动人心,无法言表!【it视频学习网】太给力了!
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  • TA的每日心情
    郁闷
    11 小时前
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    [LV.10]以坛为家III

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