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101_Pytorch安装.ipynb
102_Python两大法宝.ipynb
103_Pytorch加载数据.ipynb
104_Tensorboard使用.ipynb
105_Transforms使用.ipynb
106_torchvision数据集使用.ipynb
107_Dataloader使用.ipynb
108_nn.Module模块使用.ipynb
109_卷积原理.ipynb
110_卷积层.ipynb
111_最大池化层.ipynb
112_非线性激活.ipynb
113_线性层及其他层.ipynb
114_搭建小实战和Sequential使用.ipynb
115_损失函数与反向传播.ipynb
116_优化器.ipynb
117_网络模型使用及修改.ipynb
118_网络模型保存与读取.ipynb
119_完整模型训练套路.ipynb
120_利用GPU训练.ipynb
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122_查看开源项目.ipynb
200_深度学习介绍.ipynb
201_配置版本.ipynb
202_数据操作、数据预处理.ipynb
203_线性代数.ipynb
204_矩阵计算.ipynb
205_自动求导.ipynb
206_线性回归、优化算法.ipynb
207_Softmax回归、损失函数、分类.ipynb
208_多层感知机.ipynb
209_模型选择、过拟合、欠拟合.ipynb
210_权重衰退.ipynb
211_丢弃法.ipynb
212_数值稳定性、模型初始化、激活函数.ipynb
213_Kaggle房价预测.ipynb
214_PyTorch神经网络基础.ipynb
215_使用购买GPU.ipynb
216_卷积层.ipynb
217_卷积层里的填充和步幅.ipynb
218_卷积层里的多输入多输出通道.ipynb
219_池化层.ipynb
220_经典神经网络LeNet.ipynb
221_深度卷积神经网络AlexNet.ipynb
222_使用块的网络VGG.ipynb
223_网络中的网络NiN.ipynb
224_合并行连接的网络GoogLeNet.ipynb
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227_深度学习硬件CPU和GPU.ipynb
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234_实战Kaggle比赛图像分类CIFAR10.ipynb
235_实战Kaggle比赛狗的品种识别ImageNetDogs.ipynb
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