Pytorch深度学习开发设计医学影像技术端到端识别网络资源介绍：视频资源尺寸：2.87 GB 更新：2023-06-26
Pytorch是一种深度学习结构，它提供了建立、实践和部署深度学习实体模型的各种工具。Pytorch比Tensorflow等其他深度学习结构更容易使用和灵活。
在Pytorch中，我们可以使用偏微分（tensor）目标是存储和使用数据信息。这个偏微分数目标类似于NumPy二维数组，但Pytorch的偏微分数适用于GPU加速和自动导数，这也使我们能够更快地进行计算和优化分析。
此外，Pytorch还提供了一些内置神经系统传输层、交叉熵和预训练模型的接口。这种工具和结构也允许我们轻松构建和练习深度学习实体模型，而无需重新编写所有代码。
课程大纲
第1章 课程内容导学案
第2章 教学内容总体规划
第3章 Pytorch新项目热身运动实践活动
第4章 Pytorch基础知识必不可少—偏微分
第5章 Pytorch如何处理真实数据？
第6章 神经元网络核心概念处理温度表变化
第7章 应用神经元网络区分鸟类和飞机图像
第8章 项目实践1：了解业务流程和数据
第9章 项目实践二：模型推理与优化
第10章 项目实践3：完成端到端模型预测
第11章 课程总结和面试问题
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