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PyTorch教程
PyTorch的安装和使用教程
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章节目录
第1章：介绍
1-1 什么是PyTorch
1-2 为什么选择PyTorch
1-3 安装PyTorch
第2章：基本概念
2-1 张量(Tensors)
2-2 自动微分(Autograd)
2-3 神经网络模块(Neural Network Modules)
第3章：数据处理
3-1 数据加载和预处理
3-2 自定义数据集
3-3 数据增强(Data Augmentation)
第4章：训练模型
4-1 定义模型结构
4-2 选择损失函数
4-3 优化器(Optimizers)
第5章：模型评估
5-1 准确率(Accuracy)
5-2 损失函数值
5-3 混淆矩阵(Confusion Matrix)
第6章：模型调优
6-1 学习率调整
6-2 正则化(Regularization)
6-3 模型集成(Ensemble)
第7章：迁移学习
7-1 迁移学习概念
7-2 微调(Fine-tuning)
7-3 冻结层(Freezing Layers)
第8章：部署模型
8-1 模型序列化(Serialization)
8-2 ONNX格式
8-3 模型部署到移动设备
