PyTorch深度學(xué)習(xí)開發(fā)醫(yī)學(xué)影像端到端判別資源簡(jiǎn)介

PyTorch是一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，它提供了各種工具和功能來構(gòu)建、訓(xùn)練和部署深度學(xué)習(xí)模型。相比其他深度學(xué)習(xí)框架，例如TensorFlow，PyTorch更加易于使用和靈活。

在PyTorch中，我們可以使用張量（tensor）對(duì)象來存儲(chǔ)和操作數(shù)據(jù)。這些張量對(duì)象非常類似于NumPy數(shù)組，但是PyTorch的張量支持GPU加速和自動(dòng)求導(dǎo)功能，這使得我們可以更快地進(jìn)行運(yùn)算和優(yōu)化模型。

除此之外，PyTorch還提供了一些內(nèi)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和損失函數(shù)，以及預(yù)訓(xùn)練模型的接口。這些工具和功能使得我們可以輕松地構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，而不需要從頭開始編寫所有的代碼。

課程目錄

第1章 課程導(dǎo)學(xué)

第2章 課程內(nèi)容整體規(guī)劃

第3章 PyTorch項(xiàng)目熱身實(shí)踐

第4章 PyTorch基礎(chǔ)知識(shí)必備-張量

第5章 PyTorch如何處理真實(shí)數(shù)據(jù)

第6章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理念解決溫度計(jì)轉(zhuǎn)換

第7章 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)分小鳥和飛機(jī)圖像

第8章 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)一理解業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)

第9章 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)二模型訓(xùn)練與優(yōu)化

第10章 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)三實(shí)現(xiàn)端到端的模型預(yù)測(cè)

第11章 課程總結(jié)與面試問題