pytorch学习笔记

介绍

这个目录是从深度之眼的pytorch课程中学习并整理的学习笔记

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目录笔记

Week1 Pytorch基础概念

  • Pytorch简介及环境配置
  • Pytorch基础数据结构——张量
  • 张量操作与线性回归
  • 计算图与动态图机制
  • autograd与逻辑回归

Week2 PyTorch数据处理

  • 数据读取机制DataLoader与Dataset
  • 数据预处理transforms模块机制
  • 二十二种transforms数据预处理方法
  • 学会自定义transforms方法

Week3 PyTorch模型搭建

  • nn.Module与网络模型构建步骤
  • 模型容器与AlexNet构建
  • 网络层中的卷积层
  • 网络层中的池化层、全连接层和激活函数层

Week4 PyTorch损失优化

  • 权值初始化
  • 损失函数(一)
  • Pytorch的14种损失函数
  • 优化器optimizer的概念
  • torch.optim.SGD

Week5 PyTorch训练过程

  • 学习率调整
  • TensorBoard简介与安装
  • TensorBoard使用(一)
  • TensorBoard使用(二)
  • hook函数与CAM

Week6 PyTorch的正则化

  • weight_decay
  • dropout
  • Batch Normalization
  • Layer Normalization、Instance
  • Normalization和Group Normalization

Week7 PyTorch训练技巧

  • 模型保存与加载
  • Finetune
  • GPU的使用
  • Pytorch中常见报错

Week8、9 PyTorch深度体验

  • 图像分类一瞥
  • 图像分割一瞥
  • 目标检测一瞥(上)
  • 目标检测一瞥(下)
  • 对抗生成网络一瞥
  • 循环神经网络一瞥

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