Pytorch框架全流程开发医学影像端到端判别实战项目百度云盘分享

医学影像技术端到端识别实践项目网络资源介绍Pytorch架构全过程开发：影视资源规模：3.80 GB 更新：2023-08-13

建立深度学习模型，综合运用详细的公司级新项目

越来越多的科学研究和项目将使用pytorch作为深度学习架构的首选。它易于使用，功能齐全。pytorch是一个非常优秀的特殊工具，无论是新的基础学习还是入门实践项目。这个课程内容以实践为主要目的，深度学习的定义和入门学习贯穿于许多实践课题中。荒川教师将带领您进入Pytorch深度学习世界，并应用Pytorch逐一实现。

课程大纲

1-1课程内容导学案2249.mp4

1-2深度学习如何影响工作1333.mp4

1-3常见的深度学习结构1738.mp4

1319环境安装配置2-1.mp4

2-2应用预训练Resnet互联网对图片进行分类1610.mp4

2-3应用预训练Resnet互联网将图片分类20845.mp4

2-4应用预训练的GAN互联网把马变成了班马1716.mp4

3-1工业大数据挖掘步骤12359.mp4

3-2工业大数据挖掘步骤213.mp4

3-3课程重点难点专业技能0515.mp4

3-4课程实践项目介绍07000.mp4

4-10张量底层完成逻辑21335.mp4

4-1什么叫张量1407.mp4

获取和存储4-2张量1635.mp4

获取和储存4-3张21540.mp4

4-4张量的基本操作10830.mp4

4-5张量的基本操作21604.mp4

4-6张量中的元素类型0656.mp4

4-7张量的命名0832.mp4

4-8将张量传输到GPU计算0607.mp4

4-9张量底层完成逻辑1942.mp4

一般二维图像载入10751.mp4

21259一般二维图像的载入.mp4

5-33D图像载入1230.mp4

5-4一般报表数据加载1453.mp4

5-5有时间序列模型的报表数据加载1650.mp4

解决5-6连续值编码序列值分类系数1345问题.mp4

5-7自然语言理解文字数据加载1945.mp4

5-8本章小结0504.mp4

Pytorch提供的优化器1532.mp4

6-11神经网络关键定义-1550激活函数.mp4

6-12用Pytorchnn控制模块构建神经网络1537.mp4

6-13大批量训练方法1453.mp4

6-14应用神经网络处理温度表示数转换问题2123.mp4

6-1基本模型训练过程1104.mp4

6-2温度表示114变化.mp4

6-3神经网络的关键定义-损伤12400.mp4

1646-4PyTorch中的广播节目系统.mp4

6-5神经网络的关键定义-梯度方向1811.mp4

6-6神经网络的关键定义-学习率1947.mp4

6-7神经网络的关键定义-归一化26200.mp4

6-8应用超参数优化我们自己模型的实际效果1136.mp4

6-9Pytorch快速计算梯度方向1556.mp4

7-10应用程序卷积和获取图像中的特殊特征0800.mp4

7-11依靠采样缩小数据信息0753.mp4

7-12依靠Pytorch构建卷积网络1012.mp4

7-13训练我们自己的分类模型1005.mp4

7-14训练更好的模型如何存储0147.mp4

7-15用GPU训练我们自己的模型0859.mp4

7-16改进模型总宽-width0855.mp4

7-17改进方案数据信息正则化-normalization1338.mp4

7-18改进方案数据信息正则化-normalization21655.mp4

7-19改进方案数据信息正则化-normalization30856.mp4

7-1CIFAR-10数据详细介绍0804.mp4

7-20改进方案-depth0641深度改进模型.mp4

7-21本章小结0605.mp4

7-2数据完成Dataset0842.mp4

7-3模型提前准备训练集和验证集1100.mp4

7-4依靠softmax得出分类结论1057.mp4

7-5分类模型常见损伤交叉熵损失0738.mp4

7-6全连接网络完成分类任务2553.mp4

7-7改进全连接网络卷积网络1349.mp4

7-8依靠Pytorch构建卷积网络模型1539.mp4

pading04317-9卷积和里面的数据填充方法.mp4

8-10分训练集和验证集0927.mp4

8-11CT大数据可视化.mp4

21513-12CT大数据可视化.mp4

30943-13CT大数据可视化.mp4

8-14本章小结0455.mp4

肺癌检测项目概况1338.mp4

07228-2CT数据是什么样子的？.mp4

8-3制定解决方案0840.mp4

8-4共享项目中的数据集0932.mp4

8-5原始记录是什么样的0822.mp4

219年8-6载入标记数据.mp4

CT图像数据07518-7.mp4

8-8数据信息平面坐标转换2326.mp4

8-9写Dataset方法1244.mp4

9-10依靠Tensorboard制作指标值曲线图123.mp4

F1score17511新模型评价指标9-11.mp4

9-12完成F1Score计算逻辑0858.mp4

1163-13数据优化方法.mp4

9-14数据重复采样代码编写1549.mp4

9-15数据增强代码编写1937.mp4

9-16第二模型包块切割0853.mp4

9-17边缘检测0705的几种类型.mp4

9-18U-Net模型详细介绍1927.mp4

9-19边缘检测数据预处理2501.mp4

第一个模型包块9-1分类1540.mp4

9-20构建Dataset2623边缘检测.mp4

9-21训练Dataset和GPU数据增强116.mp4

9-22Adam优化器和Dice损坏1127.mp4

9-23训练步骤1826.mp4

9-24模型存储图像存储码详细介绍0550.mp4

在TensorBoard中，9-25分段模型训练和1145分段结果检查.mp4

9-26本章小结1511.mp4

定义模型训练架构1831.mp4

9-3复位包含什么具体内容0913.mp4

9-4编写数据信息加载器部分0702.mp4

1827模型的核心部分9-5完成.mp4

损害运算训练认证阶段1731.mp4

9-7定义20920年损害运算训练认证阶段.mp4

9-8在日志中存储关键信息1956.mp4

9-9试着训练第一个模型1650.mp4

10-1连接切分模型和科学分类模型3005.mp4

AUC-ROC曲线图3716.mp4

10-3应用finetune构建恶性肿瘤恶性分辨模型2908.mp4

10-4端到端肺肿瘤检查完成1731.mp4

10-5应用合适的架构发布模型布局1446.mp4

10-6应用适当的架构布局模型21206.mp4

10-7本章小结0833.mp4

11-1肿瘤检测系统架构图回望1512.mp4

神经网络回顾11-2课程中的1327.mp4

11-3模型优化策略回顾1020.mp4

2209年11-4次面试中可能遇到的问题.mp4

11-5不断学习几个建议2748.mp4