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Pytorch-Pytorch基础学习(2022)
第19任务： 章节4-7多层感知器模型训练.mp4
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任务列表
第1任务： 上阶段考核通过卡点
第2任务： 资料文档下载
第3任务： 章节1-1Pytorch安装.mp4
第4任务： 章节2-1机器学习基础-线性回归.mp4
第5任务： 章节2-2收入数据集读取与观察.mp4
第6任务： 章节2-3初始化模型、损失函数和优化方法.mp4
第7任务： 章节2-4模型训练与结果可视化.mp4
第8任务： 章节3-1Pytorch张量与数据类型.mp4
第9任务： 章节3-2张量运算与形状变换.mp4
第10任务： 章节3-3张量微分运算.mp4
第11任务： 章节3-4入门实例的分解写法-.mp4
第12任务： 每日作业
第13任务： 章节4-1逻辑回归简介与数据预处理.mp4
第14任务： 章节4-2逻辑回归模型的创建与训练.mp4
第15任务： 章节4-3多层感知器简介.mp4
第16任务： 章节4-4多层感知器实例-数据预处理.mp4
第17任务： 章节4-5多层感知器模型创建.mp4
第18任务： 章节4-6多层感知器模型改写与解释.mp4
第19任务： 章节4-7多层感知器模型训练.mp4
第20任务： 章节4-8使用Dataset和Dataloader加载模型数据.mp4
第21任务： 章节4-9划分验证数据和测试数据.mp4
第22任务： 每日作业
第23任务： 章节4-10添加正确率和验证数据.mp4
第24任务： 章节5-1Softmax多分类与鸢尾花数据集预处理.mp4
第25任务： 章节5-2多分类模型创建与损失函数.mp4
第26任务： 章节5-3多分类模型训练与调试.mp4
第27任务： 章节5-4编写通用训练函数（一）.mp4
第28任务： 章节5-5编写通用训练函数（二）.mp4
第29任务： 章节6-1MNIST数据集的下载和使用.mp4
第30任务： 章节6-2认识手写数据集MNIST.mp4
第31任务： 章节6-3MNIST数据集全连接模型训练.mp4
第32任务： 每日作业
第33任务： 章节7-1梯度下降算法与学习速率.mp4
第34任务： 章节7-2反向传播算法与优化器.mp4
第35任务： 章节7-3基础部分知识点总结.mp4
第36任务： 章节7-4基础部分作业——Fashi-MNIST数据分类.mp4
