Pytorch是一个深度学习框架，它提供了构建、培训和部署深度学习模型的各种工具和功能。Pytorch比Tensorflow等其他深度学习框架更容易使用和灵活。
我们可以在Pytorch中使用张量（tensor）对象存储和操作数据。这些张量对象与NumPy数组非常相似，但PyTorch的张量支持GPU加速和自动求导功能，使我们能够更快地操作和优化模型。
此外，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。这些工具和功能使我们能够轻松地构建和训练深度学习模型，而无需从零开始编写所有代码。
第1章 课程导学
第2章 总体规划课程内容
第3章 热身实践Pytorch项目
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 解决神经网络概念的温度计转换
第7章 使用神经网络区分鸟类和飞机图像
第8章 项目实战1：了解业务和数据
第9章 项目实战2：模型训练与优化
第10章 项目实战三:实现端到端模型预测
第11章 课程总结和面试问题
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PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别
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