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PyTorch深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)醫(yī)學(xué)影像端到端判別
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- 類(lèi)型：PyTorch 觀看方式：百度網(wǎng)盤(pán)
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PyTorch深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)醫(yī)學(xué)影像端到端判別資源簡(jiǎn)介：
PyTorch是一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，它提供了各種工具和功能來(lái)構(gòu)建、訓(xùn)練和部署深度學(xué)習(xí)模型。相比其他深度學(xué)習(xí)框架，例如TensorFlow，PyTorch更加易于使用和靈活。
在PyTorch中，我們可以使用張量（tensor）對(duì)象來(lái)存儲(chǔ)和操作數(shù)據(jù)。這些張量對(duì)象非常類(lèi)似于NumPy數(shù)組，但是PyTorch的張量支持GPU加速和自動(dòng)求導(dǎo)功能，這使得我們可以更快地進(jìn)行運(yùn)算和優(yōu)化模型。
除此之外，PyTorch還提供了一些內(nèi)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和損失函數(shù)，以及預(yù)訓(xùn)練模型的接口。這些工具和功能使得我們可以輕松地構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，而不需要從頭開(kāi)始編寫(xiě)所有的代碼。
課程目錄
第1章 課程導(dǎo)學(xué)
第2章 課程內(nèi)容整體規(guī)劃
第3章 PyTorch項(xiàng)目熱身實(shí)踐
第4章 PyTorch基礎(chǔ)知識(shí)必備-張量
第5章 PyTorch如何處理真實(shí)數(shù)據(jù)
第6章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理念解決溫度計(jì)轉(zhuǎn)換
第7章 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)分小鳥(niǎo)和飛機(jī)圖像
第8章 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)一：理解業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)
第9章 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)二：模型訓(xùn)練與優(yōu)化
第10章 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)三：實(shí)現(xiàn)端到端的模型預(yù)測(cè)
第11章 課程總結(jié)與面試問(wèn)題
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