收起左侧

[深度学习] pytorch深度学习入门与简明实战教程2022年新品

92
回复
680
查看
  [复制链接]
  • TA的每日心情
    奋斗
    2022-8-11 14:17
  • 签到天数: 4 天

    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2022-8-11 15:06:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

    登录后查看本帖详细内容!

    您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

    x
    说明.png

    + H$ \9 T* v8 |8 g; }* V* K( Q├─1. pytorch概述
    7 _. i" A2 Q2 N! S│      章节1-1Pytorch安装.mp41 [4 d. M" p* G+ C: H5 Q
    │      
    2 d* S7 ^$ \& `5 ^& R. P$ g' Y! g├─2.深度学习基础与线性回归实例" }; O. k5 K! B% Q& q2 S
    │      章节2-1机器学习基础-线性回归.mp4/ v: O8 N. |8 g$ Z. e- V
    │      章节2-2收入数据集读取与观察.mp4
    6 M! p5 m6 p+ w3 }+ L1 C│      章节2-3初始化模型、损失函数和优化方法.mp47 g  b2 T6 z2 t" n7 ]
    │      章节2-4模型训练与结果可视化.mp4
    % d$ Q' G0 t3 X+ U. b$ E  f3 A│      
    ( m# a9 T5 {, D7 [% u) e4 b% B├─3.pytorch张量
    4 W* k' i' p& g* a+ E│      章节3-1Pytorch张量与数据类型.mp4
      N( u2 {% p. F1 y: [0 p│      章节3-2张量运算与形状变换.mp4* r) G. \. h5 q, T
    │      章节3-3张量微分运算.mp4
    " u2 l' Y. H( @5 l2 g│      章节3-4入门实例的分解写法-.mp4
    / Q2 E: Q8 B* F+ a* z" g│      
    - @0 C( c/ u$ W! q$ ^├─4.逻辑回归与多层感知机. I3 N. a: X0 l' Z3 I. Q
    │      章节4-1逻辑回归简介与数据预处理.mp4
    # @: `- x8 n7 I. d7 n* Y( g# L│      章节4-2逻辑回归模型的创建与训练.mp4. b" f4 X9 c* a/ i1 U. L0 ~
    │      章节4-3多层感知器简介.mp45 E' n% j  O9 `, m7 `
    │      章节4-4多层感知器实例-数据预处理.mp4
    " H" g# ^& V. ?, C│      章节4-5多层感知器模型创建.mp4, ?/ [3 _; z3 Z+ m1 B; J
    │      章节4-6多层感知器模型改写与解释.mp4
    & c) A: N# M3 P- J' z3 J  j8 D' v7 ^* R' C│      章节4-7多层感知器模型训练.mp42 z1 s6 ~3 w# A# a* U3 t& j
    │      章节4-8使用Dataset和Dataloader加载模型数据.mp4
    : ?9 ]8 q3 c4 j1 @! x2 S│      章节4-9划分验证数据和测试数据.mp43 q  c% I& k% ~2 ^9 U
    │      章节4-10添加正确率和验证数据.mp4
    7 Z# L7 K% M+ x# w) e│      , F) H7 L) ^& G4 V* ?8 d
    ├─5.多分类问题* _! e) _; V, ?' K
    │      章节5-1Softmax多分类与鸢尾花数据集预处理.mp4% W5 o7 }$ S# W- e  k' ]. A/ o1 w: @
    │      章节5-2多分类模型创建与损失函数.mp4
    + N: g" t: o( H6 W6 [! R│      章节5-3多分类模型训练与调试.mp4
    # P) m* W* R1 G+ [. a% c│      章节5-4编写通用训练函数(一).mp4
    4 D7 B1 W: g. W' h" c' s9 W* Z│      章节5-5编写通用训练函数(二).mp4
    2 }& z: ?% w  v0 N│      3 A9 G+ N: a' d. ]8 h
    ├─6.手写数字全连接模型) u5 N6 |5 V3 C( p1 K
    │      章节6-1MNIST数据集的下载和使用.mp4) s. N; J3 B5 `$ {9 u4 i" L
    │      章节6-2认识手写数据集MNIST.mp4/ f# w. g7 K% T: G3 q
    │      章节6-3MNIST数据集全连接模型训练.mp4& L0 @  O8 x! |$ Q
    │      ' |& ^, J) Y: ], r
    ├─7.基础部分总结6 k* W* E3 y6 Y3 U
    │      章节7-1梯度下降算法与学习速率.mp4
    ; L! d8 S& g% E9 \4 b8 d/ h│      章节7-2反向传播算法与优化器.mp4: X/ c# ]+ A; v, _5 e
    │      章节7-3基础部分知识点总结.mp4
    ' ~& c) E5 t5 O9 R│      章节7-4基础部分作业——Fashi-MNIST数据分类.mp40 p8 |4 X/ j7 I: v% [6 `
    │      $ r6 `5 y4 G+ K) Q0 w
    ├─8.计算机视觉基础
    3 Q8 s7 |5 A! V9 b) L* j│      章节8-1什么是卷积.mp4  Q4 b5 `% n* \! t  r
    │      章节8-2卷积模型的整体架构.mp4* x  {* V/ C# c0 M- n
    │      章节8-3卷积模型解决手写数字分类.mp4' i* b6 R. r9 u- |5 o# W
    │      章节8-4使用GPU加速训练.mp4
    1 W- K; H, D, W0 `; |4 x. [│      章节8-5卷积模型基础实例—四种天气数据集.mp4
    6 g7 B  y' f9 {7 h$ P, U% l! r│      章节8-6读取、预处理图片并创建Dataset.mp4  x6 Z5 V# C& l. E. G
    │      章节8-7创建Dataloader和可视化图片.mp46 I3 ?& j: D) s2 v- ~# k, M& X5 `
    │      章节8-8四种天气分类模型的创建.mp4
    7 \. F. O- [" a5 k! a" [6 `│      章节8-9卷积模型的训练.mp4
    - }  |/ ]- [* D8 y& |: [& o│      章节8-10Dropout抑制过拟合.mp4
    - u$ v6 ?4 k7 g  t. Z# |% g│      章节8-11Dropout代码实现-.mp4
    6 x! D7 R( q" l8 x) m2 m- r│      章节8-12批标准化(Batch Normalization)简介.mp4
    $ D# ~7 d. B1 ~. f/ t, ?& X  b: v│      章节8-13Batch Normalization层的代码实现.mp4: X. n: v0 j3 K, _# K7 y! {
    │      章节8-14超参数选择原则.mp4
    ( N7 ^3 S2 b( V5 Q% @│      
      P2 H3 Q# P. o9 _9 J! a7 U├─9.预训练模型(迁移学习)
    % V6 T0 l/ _! b: ^+ q9 R│      章节9-1预训练模型与VGG架构.mp4
      W: l/ z/ b6 a4 q: N4 l│      章节9-2预训练模型的使用介绍.mp4! H! T# `4 O2 q) c1 }
    │      章节9-3预训练模型VGG的代码实现.mp4
    % g+ f, _7 Z0 B/ ?) [: ]( o2 ^+ O2 I% m│      章节9-4图像数据增强.mp4! c$ z, Y9 i  M9 M
    │      章节9-5学习速率衰减.mp4
    " ^# [0 z7 A+ k$ V│      章节9-6RESNET预训练模型.mp4
    % Z- ]' P& H$ Z7 l' p7 u0 s│      章节9-7微调与迁移学习.mp4; m( F, Z! e& D7 E
    │      章节9-8模型权重保存.mp4
    " M- S8 j; x7 |8 N* D│      6 P% c, b+ S3 I7 u
    ├─10.Dataset数据输入' |! ]# e: C7 B# ?" q: K" t; E
    │      章节10-1自定义输入Dataset类.mp4
    2 }2 B* K% ]1 i4 T+ ^. Y│      章节10-2获取图片路径和标签.mp43 ~; p+ a0 n! }# ]; O
    │      章节10-3创建四种天气数据集的Dataset.mp4& P9 d$ p. V: s* M! t
    │      章节10-4创建输入并可视化.mp4
    3 q0 h; y6 J$ G9 D  R& x  |- F* U│      章节10-5划分测试数据和验证数据.mp4, U$ x$ d" W/ `3 ~8 V% p- F( G
    │      章节10-6灵活的使用Dataset类构建输入.mp4
    1 _5 b- p; ?/ N! Z│      
    ) g: ~% \" g' |0 j. C├─11.现代网络架构8 k& T& v! w5 i
    │      章节11-1Resnet和残差结构介绍.mp4. v' r  I: \" D7 Z; k% A  ?* k% j1 J
    │      章节11-2Resnet结构代码实现(一).mp4
    ; e7 U$ l! k) W# L: z3 ^, ]9 w│      章节11-3Resnet结构代码实现(二).mp4
    " x/ h! v6 p) U9 I* ^│      章节11-4DenseNet模型简介.mp4
    / I, s/ W" g  e, O, ~. `│      章节11-5DenseNet提取图片特征—获取图片和标签.mp43 S& h- y3 ~6 ^; A, F) F
    │      章节11-6类别编码、划分测试数据和训练数据.mp4
    " \" C/ M& q; V2 Y* Z% g, A- C. l│      章节11-7创建输入Dataset.mp49 P) U6 ^5 D! \. k" s5 m
    │      章节11-8创建Dataloader并可视化.mp4  n5 F5 U$ x# u
    │      章节11-9使用DenseNet卷积提取特征.mp4
    0 E( U) n8 `7 h3 w│      章节11-10创建特征Dataset和分类模型.mp4
    8 s9 V+ T9 X/ v0 `  ^3 G│      章节11-11模型训练和预测简介.mp4
    1 L0 s; c' g* W9 S7 {' l4 _│      章节11-12Inception网络结构简介.mp41 ]" Q/ V+ e/ N/ N4 S1 H0 [4 {$ J
    │      章节11-13Inception结构代码实现(一).mp4# u' D0 m) ^8 a3 o3 \
    │      章节11-14Inception结构代码实现(二).mp4
    1 X( n, ~% w1 d│      章节11-15Inception结构应用和优化—Googlenet和inception_v3简介.mp4# V& h" ~4 @" q! [, N. O
    │      
    , D  a; u6 I' R, m├─12.图像定位9 H* t+ k& t1 z9 C: H7 V
    │      章节12-1 常见图像处理任务和图像定位原理.mp4
    4 i1 D; ]0 r, U$ k- c+ z0 G' k│      章节12-2 图像定位实例—数据观察与理解.mp4
    ' G+ t/ C0 f9 Z0 t0 o" I│      章节12-3 目标值得解析和可视化.mp4+ k# B1 M7 [4 {/ d; W
    │      章节12-4 数据集路径读取与筛选.mp4
    ; F) \# c" m& ~8 Q9 F' O& l! }│      章节12-5 解析xml目标值.mp41 T6 G8 P8 k6 y+ U3 e
    │      章节12-6 创建Dataset.mp4' ^) }* ?9 x0 E5 `# m
    │      章节12-7 创建dataloader和图像可视化.mp4
    6 J% s$ @; C. _5 K% g│      章节12-8 创建图像定位模型.mp4. N: a0 X( O, a$ N
    │      章节12-9 图像定位模型训练和预测.mp4& K% f0 i! V+ Z( L8 |# E. w0 J) g
    │      : _+ p9 v1 n* N; {- G# W+ A
    ├─13.Unet图像语义分割
    9 b9 U7 m  c; T2 R8 A; R/ x│      章节13-1 图像语义分割简介.mp4. A7 H% s0 G' g& W- j  f6 R2 U' l8 `
    │      章节13-2 UNET语义分割结构介绍.mp4, T$ |/ h: q5 ^* w
    │      章节13-3 语义分割输入输出 反卷积和Iou指标.mp4
    ( o/ [* e4 X7 B( A+ i6 u│      章节13-4 Unet 语义分割数据观察.mp4
    1 Q9 h; ~9 f- U- ]% m│      章节13-5 创建dataset输入.mp4, n) \& a( W! G4 v6 ^0 H* f  B
    │      章节13-6 创建和测试dataset并绘图.mp4
    6 H* _" k$ w8 d4 V% K0 U% w( m) X│      章节13-7 下采样模型-.mp4
    . w1 ?) C  V" e/ m" `& K) i$ N│      章节13-8 上采样模型.mp42 R) b9 ^* q' N8 S3 D1 U
    │      章节13-9 unet模型初始化部分.mp4
    6 l* R8 `0 c# G/ t│      章节13-10 前向传播部分.mp4
    & s  p& n( C# ?, a% N1 A  z8 w│      章节13-11 模型训练-.mp4( \' K  h$ W) m  Y
    │      章节13-12 模型测试.mp4
    $ R- U: R( }( J4 R2 _! _2 j1 I│      章节13-13 模型预测.mp4. y0 n' ^0 W, q, g3 C6 @
    │      
    # [1 y/ R, z# E+ M├─14.LinNet图像语义分割% m, ^* o6 O/ `
    │      章节14-1 LinkNet 图像语义分割简介.mp4
    7 f/ T+ g& p9 I/ p│      章节14-2 无视频(课后作业,大家自己写出这个模型).mp4
    $ R1 C) Z% i: u1 {│      章节14-3 代码组织结构.mp4- K4 X+ n0 l4 o" `$ e1 l  {  m
    │      章节14-4 卷积模块.mp4
    2 W6 M0 R- e. {5 f- O9 z( @& W9 B│      章节14-5 反卷积.mp4' S  G+ Y) q3 r
    │      章节14-6 编码器模块.mp4
    , M1 K+ A* X# V4 ]5 o  r! O3 S│      章节14-7 解码器模块.mp4: F  Y" `! M) P0 s2 t  R: C
    │      章节14-8 输入和编码部分初始化.mp4
    5 D" r+ {" T( j$ Q, V│      章节14-9 解码器和输出部分初始化.mp4
    % I5 `! _- l4 `& A: Y│      章节14-10 模型前向传播.mp44 ?5 L3 W$ h7 h4 {3 L1 M0 `5 g
    │      章节14-11 模型训练和Iou指标.mp4. ?; {( z2 _0 t! l5 G' i! u$ L
    │      
    9 z7 G& T/ `0 Q6 h$ a- e├─15.文本分类与词嵌入表示
    6 o# Z1 H  L& P4 Z│      章节15-1 文本表示与词嵌入.mp4
    , r' I  H* s: y6 @- }│      章节15-2 文本向量化流程与分词.mp4
    ' i8 n. h4 [! O5 {# B  T│      章节15-3 文本向量化实现.mp4
    ; C! r3 ]* U  [│      章节15-4 简单文本分类.mp4/ _0 H% y% g" G) q" k! Y
    │      章节15-5 创建词表-认识数据集.mp43 N1 ]/ W) H/ Z
    │      章节15-6 模型训练.mp4( j: `  ?8 [' h1 _' b, R
    │      章节15-7 使用预训练的词向量.mp4, p* _# Z( M8 e
    │      
    : z5 w; O1 R$ F- e5 Z" ?5 A! l├─16.Rnn循环神经网络
    8 r" j3 C( B. G5 f" M; O│      章节16-1 Rnn循环神经网络介绍.mp4* H$ H6 ~% I: q; l( o6 w. V
    │      章节16-2 RnnCell在序列上展开模型实现.mp4
    ! }1 U7 _" g- {1 M% l7 r, ^│      章节16-3 RnnCell简单文本分类模型.mp4
    7 n  v  s1 o% [│      章节16-4 Lstm网络简介.mp4+ t' l& W1 @: A; L/ w
    │      章节16-5 LstmMcell实现文本分类.mp4& U) U1 ~0 r" f
    │      章节16-6 GRU网络简介.mp4
    7 M* A9 I, u+ ^│      章节16-7 Lstm 高价API.mp4
    ' Y+ E$ ]: r* E  ?│      
    + r# G. o2 R) Z7 j  n# G+ k8 Z├─17(一). twitter 评论情绪分类
    ) i+ K* \( K9 ^' U" f  N│      章节17-1 twitter 评论情绪分类-数据读取与观察.mp42 b: L; e0 G/ t/ s3 J9 m8 D
    │      章节17-2 twitter 评论情绪分类-创建词表.mp4
    1 d* Q* V* v1 y│      章节17-3 划分训练测试数据,创建dataset.mp4% ]$ p6 X; g8 ^" o) v, e/ z
    │      章节17-4 基础文本分类模型.mp4! m" P/ q" x7 f1 `
    │      章节17-5 Lstm 文本分类模型.mp4
    8 D) A3 B( U: {3 p9 o9 U│      ! i! H6 K/ T3 Z* {( D  T
    ├─17(二). 中文外卖评论情绪分类
    0 t6 \- V6 j- L- Z4 E  M3 Z& D│      章节17-1(案例二) 中文外卖评论情绪分类-上.mp4) ?1 O; P& e& C4 X5 j$ x/ u
    │      章节17-2(案例二) 中文外卖评论情绪分类-下.mp4
    4 e- I+ `' w. O│      章节17-3 RNN的优化方法.mp4
      `# ]- U& c( d│      
    3 M! I. w: r5 `, R7 b3 r├─18.注意力机制+ L9 N& n- w/ n
    │      章节18-1 seq2seq简介.mp4% G% k1 q) p1 @5 s
    │      章节18-2 注意力机制简介.mp4
    0 D7 z& P6 Y) t: T. x: q  `- E+ R│      章节18-3 自注意力机制简介.mp4
    * k( E$ {* M8 A3 N& L1 Q│      章节18-4 transformer 简介.mp41 U/ C; g# A  a. U
    │      章节18-5 transformer 文本分类小案例.mp4
    % W  v0 o( Y5 ^, u+ N7 Y8 ]# t! v1 h│      1 ?+ F9 N- n4 W2 o' L
    ├─19. Rnn序列预测-北京空气质量2 t; |% r8 g- `8 ]- I9 w) ^
    │      章节19-1 数据读取与观察.mp4
    # m$ ]9 r0 i4 L│      章节19-2 数据预处理.mp4
    : j2 d; H. d  a│      章节19-3 数据预处理.mp4
    # H: Y) n9 M6 b' i7 Y│      章节19-4 数据预处理.mp4% b" L- i4 {% Z2 z
    │      章节19-5 创建dataset 输入.mp4. R! ~5 J+ `: }
    │      章节19-6 创建时序预测模型.mp4! S% O6 x; n4 t3 y* R+ N& L+ Q( M; {
    │      章节19-7 模型训练跟预测.mp4
    * w1 b; H) N& x│      章节19-8 模型预测演示.mp4. \8 h$ e8 z% a  P/ |6 ]
    │      . J7 |; F4 A, m$ Z3 C# @7 v
    ├─20. Tensorboard可视化
    $ `1 f: i. v+ q" V│      章节20-1 Tensorboard 安装与导入.mp4
    & O0 h3 \" }! k│      章节20-2 Tensorboard 可视化.mp45 l/ o# B9 {2 U
    │      章节20-3 Tensorboadr 网络模型结构可视化.mp4
    ' o; J$ X1 w- E3 r│      章节20-4 标量数据可视化.mp4$ ]# A1 c1 j7 o* Z2 v; g. V  B
    │      ) I- h; b0 |1 m4 \
    ├─21.一维卷积网络
    0 z6 A# w  q$ a8 D; N) Y│      章节21-1 一维卷积原理与网络结构.mp4
    7 L4 E; Z+ o3 X8 t( p│      章节21-2 中文分词.mp4& C& ]1 w; @$ s" I
    │      章节21-3 创建词表.mp4
    5 l' W+ R$ T" K3 x: \* ?* i│      章节21-4 划分数据集.mp4' f! g+ O' a+ q' h6 f$ S
    │      章节21-5 批处理函数.mp43 y' m+ G; ^+ a" V7 d7 u
    │      章节21-6 模型初始化.mp4
    . |# ?- U6 e$ e; z- x│      章节21-7 模型前向传播与训练.mp4
    6 b# I5 v, m/ M1 h│      
    2 ?: w. J' u$ p7 a0 p/ L. L├─23.语义分割图片的标注——Labelme使用教程, o) r4 J! u% D% C' X; o
    │      [23.1]--Labelme的安装和单张图片的标注.mp4
    2 W; ?0 X, R" L  ?2 g│      [23.2]--从标注文件生成图像语义分割数据集.mp4
    / I" g$ n; Q1 r│      [23.3]--标注图片的读取和验证.mp4  i6 p% j4 D2 y* D
    │      5 n% T2 `  ]4 ~6 u( x
    ├─24.多任务学习
    ) m) i5 |9 j0 i5 Z7 E7 s7 K│      [24.1]--多任务学习简介.mp4) s* \) D) p7 O# Q$ ~4 h1 B( ]
    │      [24.2]--多任务标签预处理.mp4
    # _2 m6 i" Z) s) T6 g5 P$ H# M│      [24.3]--创建dataset.mp43 P* }& @/ g: U7 i" B8 i1 }
    │      [24.4]--多任务模型创建(一).mp46 c/ w2 z: c- v3 @# [! u
    │      [24.5]--多任务模型创建(二).mp4
    ! d, X: j% @+ \+ i$ m( L( Y│      [24.6]--多任务模型的训练.mp4
    7 G5 d7 B/ N* H% ^9 \9 {│      . {( ]* L+ F4 m4 W/ J
    ├─25.目标识别与目标检测
    9 D3 l9 Y4 W0 l: ]; r) \$ ~2 H: _│      [25.1]--目标识别综述——two_stage目标检测算法.mp4
    1 L) E/ ^" r' w+ X: I8 z) R4 r: L- ]4 O│      [25.2]--目标识别综述——one_stage目标检测算法.mp49 ?' h8 Q8 h3 ^( R( g
    │      [25.3]--PyTorch内置的目标检测模块.mp4
    ) n5 Y, d& {+ T  V6 U# @" N' [│      [25.4]--使用PyTorch内置目标检测模块.mp4: i, s- G, X0 A
    │      [25.5]--目标识别预测结果解读与可视化.mp4( ]* [, `1 l/ r' _+ O( N8 I
    │      [25.6]--PyTorch目标检测的使用.mp4) x2 T3 e- \9 X9 s% ^
    │      [25.7]--目标检测的图像标注.mp4
    # C& \" S- w7 i& P" f8 ~│      [25.8]--标注自有数据集并安装所需的库.mp4
    : W" o8 z  d9 H# l│      [25.9]--修改PyTorch内置目标检测模型的输出.mp4
    - O; [) _" g7 s, J) \) u$ ^# [  b│      [25.10]--目标识别标注文件的解析(一).mp46 f2 }3 C* j$ |0 n0 ?
    │      [25.11]--目标识别标注文件的解析(二).mp4
    , p/ h' g. y" g│      [25.12]--创建输入Dataset.mp4/ D; T; ^( X9 r: w) c2 P! ^
    │      [25.13]--创建dataloader、初始化模型和优化器.mp47 P- g  r% s$ w; u  [" ^
    │      [25.14]--目标识别的模型训练.mp4
    6 F8 Y" n. d1 s+ F" q* d│      [25.15]--目标识别的模型预测.mp4$ R: t% B  `8 T5 p8 O
    └─课程资料; t6 Q2 R$ d" ~( f$ L4 A3 g, N
        │  Miniconda3和conda配置文件.zip
    5 Y, A/ Q7 }0 y6 p    │  unet_model权重_建议还是自己训练.zip) m7 \. C$ t, a5 u) A: K5 p% n
        │  VC_redist.x64.exe
    2 v; F* T1 \& q1 v+ \    │  大型数据集.zip5 L) B0 n0 W4 x: ^# h6 d
        │  常见预训练模型权重.zip
    , |6 S0 m- d* k7 ?/ ?    │  文本分类数据集.zip
    % Q. ?$ r2 o  Y; e1 E0 k, V* D    │  课件.zip
    . E! u% M0 {  ]# R8 B' G    │  ' ?$ X& H1 J. F! L& L
        └─参考代码和部分数据集
    ! R0 I5 T+ a$ t- D! C        └─参考代码
    1 j! d. _7 u! R  v7 J5 H                1-18节参考代码和数据集.zip
    8 x- g6 D8 D" {: g& {) K                109节及之后参考代码.zip
    1 r+ e% H0 U7 T% {, Z( ]                19-28节参考代码和数据集.zip
    2 q1 F4 K+ d; X' @$ t* z                29-42节参考代码和数据集.zip4 H: {& N5 G8 T8 A9 k+ }
                    43节-54节参考代码.zip3 d' R6 z0 g- B" c# }1 n+ ^: v4 ^7 Y
                    55-64节参考代码.zip; X& m4 r% N# G- C0 ?$ @: B
                    65-72节DenseNet参考代码.zip
    : l1 D( r' c. o7 Y                7.Tensorboard和一维卷积(第21-22章)参考代码.zip
    8 O! B( J$ v7 ^9 G4 V: g2 m                73-81节参考代码.zip
    5 z* i+ f# o) @: B3 ~                82-94节——Unet语义分割参考代码和数据集.zip$ y0 n8 ?3 t. W; y
                    目标识别一章资料.zip
    ; `$ g/ D# V  D# V9 d/ Q# E+ F9 [2 M0 q$ [" u8 c; [
    8 u1 s7 L' u: ?& p! M
    下载地址:fei&(*45
    % D: `; L* G2 \& r3 v* ^. A5 ~
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
  • TA的每日心情
    开心
    2022-9-2 09:34
  • 签到天数: 291 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2022-8-11 15:36:16 | 显示全部楼层
    666666666666666666666666666666666666666
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    2 小时前
  • 签到天数: 1162 天

    [LV.10]以吧为家

    发表于 2022-8-11 15:49:26 | 显示全部楼层
    666
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 00:52
  • 签到天数: 463 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2022-8-11 16:37:04 | 显示全部楼层
    0000000000000000000
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 10:29
  • 签到天数: 240 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2022-8-11 17:38:27 | 显示全部楼层
    pytorch深度学习入门与简明实战教程2022年新品,IT教程吧
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    前天 10:30
  • 签到天数: 1077 天

    [LV.10]以吧为家

    发表于 2022-8-11 17:45:11 | 显示全部楼层
    谢谢楼主,学习学习。
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    2022-9-19 17:52
  • 签到天数: 82 天

    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2022-8-11 19:03:04 | 显示全部楼层
    82-94节——Unet语义分割参考代码和数据集.zip) w& X$
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    5 天前
  • 签到天数: 374 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2022-8-11 19:25:44 | 显示全部楼层
    asdasdasdasd
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    擦汗
    3 天前
  • 签到天数: 477 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2022-8-11 19:45:20 | 显示全部楼层
    seNet参考代码.zip( j& i7 H* f1 l/ l7 U/ ^8 Z
                    7.Tensorboard和
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    慵懒
    3 天前
  • 签到天数: 457 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2022-8-11 19:58:21 | 显示全部楼层
    谢谢分享
    回复

    使用道具 举报

    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则