【已完结】2025年Pytorch零基础入门到进阶教程，一套解决Pytorch框架所有问题！草履虫都能看懂，绝对通俗易懂！（深度学习 | 神经网络)
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视频选集
（70/100）
1.5分钟快速了解PyTorch【中英字幕】
05:59
2.初识Pytorch基本框架
11:16
3.环境配置（1）
11:22
4.环境配置（2）
08:49
5.005.机器学习中的分类与回归问题-机器学习基本构成元素
11:16
6.006.Tensor的基本定义
06:22
7.007.Tensor与机器学习的关系
07:34
8.008.Tensor创建编程实例
19:56
9.009.Tensor的属性
07:40
10.010.Tensor的属性-稀疏的张量的编程实践
07:40
11.011.Tensor的算术运算
08:13
12.012.Tensor的算术运算编程实例
17:07
13.013.in-place的概念和广播机制
09:59
14.014.取整-余
03:50
15.015.比较运算-排序-topk-kthvalue-数据合法性校验
18:29
16.016.三角函数
04:19
17.017.其他数学函数
05:34
18.018.Pytorch与统计学方法
14:56
19.019.Pytorch与分布函数
04:58
20.020.Pytorch与随机抽样
05:16
21.021.Pytorch与线性代数运算
09:19
22.022.Pytorch与矩阵分解-PCA
19:53
23.023.Pytorch与矩阵分解-SVD分解-LDA
13:10
24.024.Pytorch与张量裁剪
08:49
25.025.Pytorch与张量的索引与数据筛选
27:09
26.026.Pytorch与张量组合与拼接
11:35
27.027.Pytorch与张量切片
07:38
28.028.Pytorch与张量变形
14:10
29.029.Pytorch与张量填充
03:29
30.030.Pytorch与傅里叶变换
01:08
31.031.Pytorch简单编程技巧
11:34
32.032.Pytorch与autograd-导数-方向导数-偏导数-梯度的概
10:03
33.033.Pytorch与autograd-梯度与机器学习最优解
12:47
34.034.Pytorch与autograd-Variable$tensor
02:58
35.035.Pytorch与autograd-如何计算梯度
03:05
36.036.Pytorch与autograd中的几个重要概念-variable
10:33
37.037.Pytorch与autograd中的几个重要概念-function
08:20
38.038.Pytorch与nn库
19:47
39.039.Pytorch与visdom
04:57
40.040.Pytorch与tensorboardX
05:58
41.041.Pytorch与torchvision
02:22
42.042.机器学习和神经网络的基本概念（1）
20:54
43.043.机器学习和神经网络的基本概念（2）
17:17
44.044.利用神经网络解决分类和回归问题（1）
18:28
45.045.利用神经网络解决分类和回归问题（2）
18:47
46.046.利用神经网络解决分类和回归问题（3）
13:09
47.047.利用神经网络解决分类和回归问题（4）
12:07
48.048.利用神经网络解决分类和回归问题（5）
13:30
49.049.计算机视觉基本概念已处理
23:02
50.050.图像处理常见概念
24:31
51.051.特征工程
14:08
52.052.卷积神经网（上）
12:37
53.053.卷积神经网（下）
12:05
54.054.pooling层
05:08
55.055.激活层-BN层-FC层-损失层
12:14
56.056.经典卷积神经网络结构
09:55
57.057.轻量型网络结构已处理
07:36
58.058.多分支网络结构
03:43
59.059.attention的网络结构
08:25
60.060.学习率
04:44
61.061.优化器
07:33
62.062.卷积神经网添加正则化
03:28
63.01.图像分类网络模型框架解读（上）
15:05
64.02.图像分类网络模型框架解读（下）
15:43
65.03.cifar10数据介绍-读取-处理（上）
09:44
66.04.cifar10数据介绍-读取-处理（下）
10:51
67.05.PyTorch自定义数据加载-加载Cifar10数据
15:24
68.06.PyTorch搭建 VGGNet 实现Cifar10图像分类
15:04
69.07.PyTorch搭建cifar10训练脚本-tensorboard记录
14:49
70.08.PyTorch搭建cifar10训练脚本-tensorboard记录
19:38
71.09.PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-ResNet结构（上）
16:58
72.10.PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-ResNet结构（下）
10:30
73.11.PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Mobilenetv1
11:35
74.12.PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Inception结构
15:05
75.13.PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Inception结构
09:14
76.14.PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-调用Pytorch标准
06:07
77.15.PyTorch搭建cifar10推理测试脚本搭建
08:32
78.16.分类问题优化思路
17:13
79.17.分类问题最新研究进展和方向已处理
06:34
80.01.图像分割基本概念
10:38
81.02.图像分割方法介绍
19:04
82.03.图像分割评价指标及目前面临的挑战
09:52
83.04.COCO数据集介绍
04:22
84.05.detectron框架介绍和使用简单说明
10:10
85.06.coco数据集标注文件解析
07:53
86.07.detectron源码解读和模型训练-demo测试
37:30
87.01.GAN的基础概念和典型模型介绍（上）
15:04
88.02.GAN的基础概念和典型模型介绍（下）
13:04
89.03.图像风格转换数据下载与自定义dataset类
11:15
90.04.cycleGAN模型搭建-model
16:16
91.05.cycleGAN模型搭建-train（上）
18:03
92.06.cycleGAN模型搭建-train（下）
18:29
93.07.cycleGAN模型搭建-test
06:41
94.01.RNN网络基础
07:19
95.02.RNN常见网络结构-simple.RNN网络
10:57
96.03.Bi-RNN网络
04:43
97.04.LSTM网络基础
13:59
98.05.Attention结构
09:42
99.06.Transformer结构
13:16
100.07.BERT结构
07:22
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