PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】

#1 [P01]P1. PyTorch环境的配置及安装（Configuration and Installation of PyTorch)【PyTorch教程】.mp4 播放
#2 [P02]P2. Python编辑器的选择、安装及配置（PyCharm、Jupyter安装）【PyTorch教程】.mp4 播放
#3 [P03]【FAQ】为什么torch.cuda.is_available返回False.mp4 播放
#4 [P04]P3. Python学习中的两大法宝函数（当然也可以用在PyTorch）.mp4 播放
#5 [P06]P5. PyTorch加载数据初认识.mp4 播放
#6 [P07]P6. Dataset类代码实战.mp4 播放
#7 [P08]P7. TensorBoard的使用（一）.mp4 播放
#8 [P08]P7. TensorBoard的使用（一）.mp4 播放
#9 [P09]P8. TensorBoard的使用（二）.mp4 播放
#10 [P10]P9. Transforms的使用（一）.mp4 播放
#11 [P11]P9. Transforms的使用（二）.mp4 播放
#12 [P12]常见的Transforms（一）.mp4 播放
#13 [P13]常见的Transforms（二）.mp4 播放
#14 [P14]torchvision中的数据集使用.mp4 播放
#15 [P15]DataLoader的使用.mp4 播放
#16 [P16]神经网络的基本骨架-nn.Module的使用.mp4 播放
#17 [P17]土堆说卷积操作（可选看）.mp4 播放
#18 [P18]神经网络-卷积层.mp4 播放
#19 [P19]神经网络-最大池化的使用.mp4 播放
#20 [P20]神经网络-非线性激活.mp4 播放
#21 [P21]神经网络-线性层及其他层介绍.mp4 播放
#22 [P22]神经网络-搭建小实战和Sequential的使用.mp4 播放
#23 [P23]损失函数与反向传播.mp4 播放
#24 [P24]优化器（一）.mp4 播放
#25 [P25]现有网络模型的使用及修改.mp4 播放
#26 [P26]网络模型的保存与读取.mp4 播放
#27 [P27]完整的模型训练套路（一）.mp4 播放
#28 [P28]完整的模型训练套路（二）.mp4 播放
#29 [P29]完整的模型训练套路（三）.mp4 播放
#30 [P30]利用GPU训练（一）.mp4 播放
#31 [P31]利用GPU训练（二）.mp4 播放
#32 [P32]完整的模型验证套路.mp4 播放
#33 [P33]【完结】看看开源项目.mp4 播放

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