Pytorch 开发

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在本文中，我们将在PyTorch中构建一个简单的全连接神经网络，并使用MNIST数据集训练它识别手写数字。在MNIST数据集上训练分类器可以看作是图像识别的“hello world”。 MNIST包含70,000张手写数字图像: 60,000张用于培训，10,000张用于测试。 代码链接：https://github.com/jikeruohai/machine-learning-example。讲义发布在同名公众号上。

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《深度学习技术与应用》课程视频,第19讲:全连接神经网络图像分类(PyTorch)。 本课程讲解了深度学习技术及在计算机视觉中的应用,主要采用PyTorch框架。 内容包括:深度学习的发展、全连接神经网络、卷积神经网络、经典卷积神经网络。 处理的数据集包括MNIST手写数字、CIFAR-10数据、Kaggle竞赛的猫狗大战等。 采用PyTorch框架进行开发,包括GPU的使用技巧等。 线下为2022年春季学期课程,时间为2022年3月到6月份。 欢迎大家多提宝贵意见和建议!

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