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深入浅出PyTorch

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01深入浅出PyTorch
021.1 PyTorch简介
031.2 PyTorch的安装
041.3 PyTorch相关资源
05第一章：PyTorch的简介和安装
067.1 可视化网络结构
077.2 CNN可视化
087.3 使用TensorBoard可视化训练过程
097.4 使用wandb可视化训练过程
107.5 使用SwanLab可视化训练过程
11第七章：PyTorch可视化
123.1 思考：完成深度学习的必要部分
133.2 基本配置
143.3 数据读入
153.4 模型构建
163.5 模型初始化
173.6 损失函数
183.7 训练和评估
193.8 可视化
203.9 PyTorch优化器
21第三章：PyTorch的主要组成模块
229.1 使用ONNX进行部署并推理
23第九章：PyTorch的模型部署
242.1 张量
252.2 自动求导
262.3 并行计算简介
27AI硬件加速设备
28第二章：PyTorch基础知识
295.1 PyTorch模型定义的方式
305.2 利用模型块快速搭建复杂网络
315.3 PyTorch修改模型
325.4 PyTorch模型保存与读取
33第五章：PyTorch模型定义
348.1 本章简介
358.2 torchvision
368.3 PyTorchVideo简介
378.4 torchtext简介
388.5 torchaudio简介
39第八章：PyTorch生态简介
406.1 自定义损失函数
416.2 动态调整学习率
426.3 模型微调 - timm
436.3 模型微调-torchvision
446.4 半精度训练
456.5 数据增强-imgaug
466.6 使用argparse进行调参
47第六章：PyTorch进阶训练技巧
4810.1 图像分类简介（补充中）
49目标检测简介
5010.3 图像分割简介（补充中）
51第十章：常见代码解读
52文章结构
53ResNet源码解读
54文章结构
55Swin Transformer解读
56Transformer 解读
57ViT解读
58模型设计相关说明
59简介
60RTMDet 原理和实现全解析
61YOLOv5 原理和实现全解析
62torch实现
634.1 ResNet
64第四章
65第四章
66基础实战——FashionMNIST时装分类
67第四章：PyTorch基础实战
68人工智能简史
69模型评价指标
70常用包的学习
71Jupyter notebook/Lab 简述
72第零章：前置知识

Chapter 64

第四章

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097.4 使用wandb可视化训练过程
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446.4 半精度训练
456.5 数据增强-imgaug
466.6 使用argparse进行调参
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49目标检测简介
5010.3 图像分割简介（补充中）
51第十章：常见代码解读
52文章结构
53ResNet源码解读
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58模型设计相关说明
59简介
60RTMDet 原理和实现全解析
61YOLOv5 原理和实现全解析
62torch实现
634.1 ResNet
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