https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN/?spm_id_from=333.1387.collection.video_card.click&vd_source=dea414ee2d39e74f662ceec0edffdf24 | | 视频标题 | 时长 | | |:-- |:------------------------------------------------------------------------ |:---- |:-- | | | P1. PyTorch环境的配置及安装（Configuration and Installation of PyTorch)【PyTorch教程】| 14:26 | | | | P2. Python编辑器的选择、安装及配置（PyCharm、Jupyter安装）【PyTorch教程】| 12:42 | | | |【FAQ】为什么torch.cuda.is_available返回False | 05:53 | | | | P3. Python学习中的两大法宝函数（当然也可以用在PyTorch）| 09:12 | | | | P4. PyCharm及Jupyter使用及对比 | 16:39 | | | | P5. PyTorch加载数据初认识 | 11:11 | | | | P6. Dataset类代码实战 | 25:17 | | | | P7. TensorBoard的使用（一）| 16:31 | | | | P8. TensorBoard的使用（二）| 11:16 | | | | P9. Transforms的使用（一）| 18:28 | | | | P9. Transforms的使用（二）| 08:03 | | | | 常见的Transforms（一）| 18:20 | | | | 常见的Transforms（二）| 21:24 | | | | torchvision中的数据集使用 | 22:51 | | | | DataLoader的使用 | 22:16 | | | | 神经网络的基本骨架-nn.Module的使用 | 15:57 | | | | 土堆说卷积操作（可选看）| 26:37 | | | | 神经网络-卷积层 | 28:46 | | | | 神经网络-最大池化的使用 | 24:26 | | | | 神经网络-非线性激活 | 13:23 | | | | 神经网络-线性层及其他层介绍 | 23:22 | | | | 神经网络-搭建小实战和Sequential的使用 | 26:00 | | | | 损失函数与反向传播 | 31:58 | | | | 优化器（一）| 17:38 | | | | 现有网络模型的使用及修改 | 23:29 | | | | 网络模型的保存与读取 | 16:49 | | | | 完整的模型训练套路（一）| 27:34 | | | | 完整的模型训练套路（二）| 22:22 | | | | 完整的模型训练套路（三）| 05:22 | | | | 利用GPU训练（一）| 15:21 | | | | 利用GPU训练（二）| 08:11 | | | | 完整的模型验证套路 | 18:41 | | | |【完结】看看开源项目 | 10:13 | |