内容详情：4-6张量中的元素类型.mp4 4-3张量的获取与存储二.mp4 4-9张量的底层实现逻辑一.mp4 4-1什么是张量.mp4 4-2张量的获取与存储一.mp4 4-5张量的基本操作二.mp4 4-7张量的命名.mp4 4-4张量的基本操作一.mp4 4-8把张量传递到GPU中进行运算.mp4 4-10张量的底层实现逻辑二.mp4 6-5神经网络重要概念-梯度.mp4 6-13构建批量训练方法.mp4 6-3神经网络重要概念-损失.mp4 6-6神经网络重要概念-学习率.mp4 6-1常规模型训练的过程.mp4 6-11神经网络重要概念-激活函数.mp4 6-7神经网络重要概念-归一化.mp4 6-8使用超参数优化我们的模型效果.mp4 6-9使用PyTorch自动计算梯度.mp4 6-10使用PyTorch提供的优化器.mp4 6-12用PyTorch的nn模块搭建神经网络.mp4 6-14使用神经网络解决温度计示数转换问题.mp4 6-2温度计示数转换.mp4 6-4PyTorch中的广播机制.mp4 8-4下载项目中的数据集.mp4 8-3制定一个解决方案.mp4 8-8数据坐标系的转换.mp4 8-10分割训练集和验证集.mp4 8-13CT数据可视化实现三.mp4 8-1肺部癌症检测的项目简介.mp4 8-14本章小结.mp4 8-7加载CT影像数据.mp4 8-12CT数据可视化实现二.mp4 8-2CT数据是什么样子.mp4 8-6加载标注数据.mp4 8-9编写Dataset方法.mp4 8-11CT数据可视化实现一.mp4 8-5原始数据是长什么样子的.mp4 9-25分割模型训练及在TensorBoard中查看结果.mp4 9-13数据优化方法.mp4 9-10借助TensorBoard绘制指标曲线.mp4 9-11新的模型评估指标F1score.mp4...等。
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