PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别

PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别
本课程由达奇课堂收集整理，更多学习资源请关注微信公众号: 达奇课堂

资源简介：
资源大小：2.87 GB
PyTorch是一个深度学习框架，它提供了各种工具和功能来构建、训练和部署深度学习模型。相比其他深度学习框架，例如TensorFlow，PyTorch更加易于使用和灵活。

在PyTorch中，我们可以使用张量（tensor）对象来存储和操作数据。这些张量对象非常类似于NumPy数组，但是PyTorch的张量支持GPU加速和自动求导功能，这使得我们可以更快地进行运算和优化模型。

除此之外，PyTorch还提供了一些内置的神经网络层和损失函数，以及预训练模型的接口。这些工具和功能使得我们可以轻松地构建和训练深度学习模型，而不需要从头开始编写所有的代码。

课程目录

第1章 课程导学

第2章 课程内容整体规划

第3章 PyTorch项目热身实践

第4章 PyTorch基础知识必备-张量

第5章 PyTorch如何处理真实数据

第6章 神经网络理念解决温度计转换

第7章 使用神经网络区分小鸟和飞机图像

第8章 项目实战一：理解业务与数据

第9章 项目实战二：模型训练与优化

第10章 项目实战三：实现端到端的模型预测

第11章 课程总结与面试问题

声明：本站大部分资源来源于网络，除本站组织的资源外，版权归原作者所有，如有侵犯版权，请立刻和本站联系并提供证据，本站将在三个工作日内改正。 本站仅提供学习的平台，将不对任何资源负法律责任，只作为购买原版的参考，并无法代替原版，所有资源请在下载后24小时内删除； 资源版权归作者所有，如果您觉得满意，请购买正版。您若发现本站侵犯了你的版权利益，请来信本站将立即予以删除！