005409_PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目 - 爱网盘 - 网盘资源搜索，网盘搜索神器，夸克网盘云盘

• file:2-1环境安装与配置.mp4
• file:2-2使用预训练的ResNet网络给图片分类一.mp4
• file:4-3张量的获取与存储二.mp4
• file:4-1什么是张量.mp4
• file:4-8把张量传递到GPU中进行运算.mp4
• file:1-3常用深度学习框架.mp4
• file:1-2深度学习如何影响生活.mp4
• file:8-2CT数据是什么样子.mp4
• file:8-1肺部癌症检测的项目简介.mp4
• file:8-3制定一个解决方案.mp4
• file:8-6加载标注数据.mp4
• file:8-9编写Dataset方法.mp4
• file:8-8数据坐标系的转换.mp4
• file:8-10分割训练集和验证集.mp4
• file:6-5神经网络重要概念-梯度.mp4
• file:6-10使用PyTorch提供的优化器.mp4
• file:6-8使用超参数优化我们的模型效果.mp4
• file:6-12用PyTorch的nn模块搭建神经网络.mp4
• file:6-14使用神经网络解决温度计示数转换问题.mp4
• file:6-13构建批量训练方法.mp4
• file:6-2温度计示数转换.mp4
• file:7-6全连接网络实现图像分类.mp4
• file:7-15该用GPU训练我们的模型.mp4
• file:7-14训练好的模型如何存储.mp4
• file:7-19优化方案之数据正则化-normalization三.mp4
• file:7-20优化方案之增加模型深度-depth.mp4
• file:7-8借助PyTorch搭建卷积网络模型.mp4
• file:7-10使用卷积提取图像中的特定特征.mp4
• file:7-11借助下采样压缩数据.mp4
• file:7-5分类模型常用损失之交叉熵损失.mp4
• file:7-4借助softmax方法给出分类结果.mp4
• file:7-21本章小结.mp4
• file:7-1CIFAR-10数据集介绍.mp4
• file:7-9卷积中的数据填充方法padding.mp4
• folder:005409_PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目
• folder:第2章 课程内容整体规划
• folder:第4章 PyTorch基础知识必备-张量
• folder:第8章 项目实战一：理解业务与数据
• folder:第6章 神经网络理念解决温度计转换
• folder:第7章 使用神经网络区分小鸟和飞机图像
• folder:第11章 课程总结与面试问题
• folder:第10章 项目实战三：实现端到端的模型预测