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這個目錄是從深度之眼的pytorch課程中學習並整理的學習筆記

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目錄筆記

Week1 Pytorch基礎概念

• Pytorch簡介及環境配置
• Pytorch基礎資料結構——張量
• 張量操作與線性迴歸
• 計算圖與動態圖機制
• autograd與邏輯迴歸

Week2 PyTorch資料處理

• 資料讀取機制DataLoader與Dataset
• 資料預處理transforms模組機制
• 二十二種transforms資料預處理方法
• 學會自定義transforms方法

Week3 PyTorch模型搭建

• nn.Module與網路模型構建步驟
• 模型容器與AlexNet構建
• 網路層中的卷積層
• 網路層中的池化層、全連線層和啟用函式層

Week4 PyTorch損失優化

• 權值初始化
• 損失函式（一）
• Pytorch的14種損失函式
• 優化器optimizer的概念
• torch.optim.SGD

Week5 PyTorch訓練過程

• 學習率調整
• TensorBoard簡介與安裝
• TensorBoard使用（一）
• TensorBoard使用（二）
• hook函式與CAM

Week6 PyTorch的正則化

• weight_decay
• dropout
• Batch Normalization
• Layer Normalization、Instance
• Normalization和Group Normalization

Week7 PyTorch訓練技巧

• 模型儲存與載入
• Finetune
• GPU的使用
• Pytorch中常見報錯

Week8、9 PyTorch深度體驗

• 影像分類一瞥
• 影像分割一瞥
• 目標檢測一瞥（上）
• 目標檢測一瞥（下）
• 對抗生成網路一瞥
• 迴圈神經網路一瞥