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給人工智能愛(ài)好者的PyTorch入門課

TonyLiang 算法工程師
難度初級(jí)
時(shí)長(zhǎng) 2小時(shí) 4分
學(xué)習(xí)人數(shù)
深入淺出,淺顯易懂,非常好,謝謝老師!
PPT上好多錯(cuò)字哦
思路清晰,就是分類器代碼部分不全,希望老師再上傳一次。
看完了 我感覺(jué)和沒(méi)看一樣,看不懂
非常棒的內(nèi)容,感謝老師!
老師可以發(fā)下PPT嗎
老師講的很通俗易懂!贊!
由于PyTorch在中國(guó)大陸的安裝包下載十分緩慢,導(dǎo)致很多在線安裝方法難以實(shí)現(xiàn),建議大家參考這個(gè)文章的方法:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/106670541
老師,源碼下載了不能解壓
為什么不直接用np進(jìn)行矩陣計(jì)算
數(shù)據(jù)集采用迅雷下載會(huì)快一點(diǎn),下載之后放在你設(shè)置的路徑下即可,下載地址:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
在迅雷下新增下載
The "freeze_support()" line can be omitted if the program is not going to be frozen to produce an executable.
這個(gè)錯(cuò)誤時(shí),需要在iter上包上main方法即可
if __name__ == '__main__':
dataiter=iter(trainloader) # iter 用來(lái)生成迭代器
images,labels=dataiter.next()
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
謝謝老師,講的非常好,淺顯易懂。
1. https://pytorch.org
2.點(diǎn)擊"Get Started"
3.選擇安裝方法
4.在command line窗口運(yùn)行代碼
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課程須知
本課程適合略有編程基礎(chǔ)的同學(xué),能靈活運(yùn)用Python更佳!
老師告訴你能學(xué)到什么?
1、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí) 2、PyTorch與TensorFlow的區(qū)別 3、PyTorch零基礎(chǔ)入門 4、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類器的開(kāi)發(fā)
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