手把手教你洞悉 PyTorch 模型训练过程,彻底掌握 PyTorch 项目实战!

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在CVPR 2020会议接收中,PyTorch 使用了405次,TensorFlow 使用了102次,PyTorch使用数是TensorFlow的近4倍。

自2019年开始,越来越多的数据都表明PyTorch在学术界站稳了脚跟。

那 PyTorch 相比 TensorFlow 的优势又在哪里呢?

就框架本身来说:

上手快:掌握Numpy和基本深度学习概念即可上手

代码简洁灵活:用nn.module封装使网络搭建更方便;基于动态机制,更灵活

Debug方便:调试PyTorch就像调试Python代码一样简单

资源多:arXiv中新的算法大多有PyTorch实现

开发者多:GitHub上贡献者(Contributors)已超过1350+

但是,很多人仅仅是靠自学找资料或看官方文档,都是一知半解,根本不理解 PyTorch 的使用原理。所以大多数的小伙伴对 PyTorch 的深入认知只有30%,还有70%是没有真正掌握的,导致很多学习过的小伙伴经常吐槽:

思路不清晰、不理解函数、参数太多

框架重难点不易理解、不太懂参数的用法

底层原理了解不透彻,不实践很容易忘,实操能力差

不能灵活调用Api,耗费大量时间、精力

所以,如果你想深入细致了解使用 PyTorch 并快速高效地构建深度学习模型,那么——深度之眼携手《PyTorch模型训练实用教程》一书作者:余霆嵩 精心打造的口碑无敌、好评无数的

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开班课

在课程启动之前,老师会分享学习PyTorch的学习经验和学习必备知识,并且从整体上帮你规划学习框架和路径,使你以最高效的方式进行学习!

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02

友好环境配置

适合小白入门的PyTorch安装指南,超口碑教学视频,通过现场演示+ppt重点说明,详细教学,顺利安装,解决入学门槛

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03

经典神经网络复现+可视化讲解

通过超细致的讲解,兼顾理论和实践的结合实践,帮助我们彻底能实现经典神经网络的复现。同时还涉及PyTorch的源码以及分析,提高你对PyTorch机制的深入认知

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04

代码作业+实战指导

每节课均设计合理的代码作业,让你从作业中理解以及加深所学知识,同时配以课后跟踪服务,解决你的拖延症,另外群内交流可以发现更多知识点。

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A:可以开具普通发票,请联系微信班主任填写需要的信息即可,将在付款后7天内开具。

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