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    ├──章节1:PyTorch运行环境安装_运行环境测试

    | ├──1:PyTorch概述_.mp4 26.67M

    | ├──2:PyTorch的安装_.mp4 45.81M

    | ├──3:Pycharm关联PyTorch运行环境_.mp4 24.03M

    | └──4:Jupyter关联PyTorch运行环境_.mp4 27.99M

    ├──章节2:PyTorch基础_Tensor张量运算

    | ├──5:Tensor的创建_.mp4 42.45M

    | ├──6:修改Tensor的形状_索引操作_.mp4 56.59M

    | ├──7:广播机制_逐元素操作_.mp4 33.45M

    | └──8:归并操作_比较操作_矩阵操作_.mp4 44.67M

    ├──章节3:PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10

    | ├──10:PyTorch实战CIFAR10_构建网络_打印网络层次_.mp4 38.92M

    | ├──11:PyTorch实战CIFAR10_训练模型_测试模型_.mp4 33.50M

    | ├──12:PyTorch实战CIFAR10_分类别打印模型准确率_.mp4 19.94M

    | ├──13:使用全局平均池化_使用LeNet模型_.mp4 26.73M

    | ├──14:使用集成学习思想训练识别模型_.mp4 53.92M

    | ├──15:使用VGG16模型提供准确率_.mp4 33.35M

    | ├──16:torchvision里面的预训练模型_.mp4 20.28M

    | ├──17:迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数_.mp4 38.81M

    | ├──18:PyTorch代码实战加入数据增强_.mp4 23.49M

    | └──9:PyTorch实战CIFAR10数据_读取和展示_.mp4 58.48M

    ├──章节4:PyTorch循环神经网络_词性标注

    | ├──19:PyTorch词性标注_构建数据和词索引号_.mp4 16.72M

    | ├──20:PyTorch词性标注_构建词嵌入层LSTM层和词性输出层_.mp4 26.98M

    | ├──21:PyTorch词性标注_构建数据索引化和训练模型代码_.mp4 27.12M

    | └──22:PyTorch词性标注_测试模型效果_.mp4 7.78M

    ├──章节5:PyTorch编码器解码器_机器翻译

    | ├──23:PyTorch中英文翻译_规范化语料库_构建中英文词典索引_.mp4 31.67M

    | ├──24:PyTorch中英文翻译_数据预处理_.mp4 24.46M

    | ├──25:PyTorch中英文翻译_索引化数据_转化成Tensor张量_构建Encoder编码器_.mp4 31.36M

    | ├──26:PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Encoder计算_.mp4 32.85M

    | ├──27:PyTorch中英文翻译_构建带Attention注意力机制的Decoder解码器_.mp4 43.18M

    | ├──28:PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Decoder计算_.mp4 38.50M

    | ├──29:PyTorch中英文翻译_评估模型函数_.mp4 34.22M

    | └──30:PyTorch中英文翻译_绘制Attentions注意力权重_.mp4 20.88M

    ├──代码.rar 307.66M

    └──资料.rar 1.77M

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