【九天菜菜】深度学习实战

【九天菜菜】深度学习实战是什么资源？

这是【九天菜菜】深度学习实战的视频教程，包含PyTorch安装与配置、张量的创建与常用方法等7个章节，共230个视频文件，74.9G，能帮助你从零开始学习深度学习实战

谁需要这份教程课程资源？

适合对深度学习感兴趣的初学者和中级开发者，特别是需要学习PyTorch框架和张量操作的用户

为什么选择这份教程课程资源？

• 完整度高：包含从入门到进阶的全部230个视频文件
• 覆盖面广：涵盖了深度学习实战的基础知识和实践经验
• 易学易懂：每个章节都有详细的视频讲解，适合初学者和中级开发者

👇 点击上方 支付下载 按钮即可获取完整资源

这份资源包含哪些具体内容？

课程包含7个章节，包括GPU购买与GPU白嫖指南、PyTorch安装与部署、张量的创建与常用方法等。每个章节都有详细的视频讲解，涵盖了深度学习实战的基础知识和实践经验

└── 【九天菜菜】深度学习实战 (0个文件夹,0个文件)
├── 01_Lesson-0.1-GPU购买与GPU白嫖指南【整理耗时‖免费提供 cunlove.cn】.mp4 (142.3MB)
├── 02_Lesson-0.2-PyTorch安装与部署（CPU版本）【整理耗时‖免费提供 cunlove.cn】.mp4 (85.7MB)
├── 03_Lesson-0.3-PyTorch安装与配置（GPU版本）【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 (134.0MB)
├── 04_Lesson-1-张量的创建与常用方法【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (404.6MB)
├── 05_Lesson-2-张量的索引、分片、合并及维度调整【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (305.2MB)
├── 06_Lesson-3-张量的广播和科学运算【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (312.3MB)
├── 07_Lesson-4-张量的线性代数运算【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (407.1MB)
├── 08_Lesson-5-基本优化方法与最小二乘法【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【花费时间整理_免费分享 cunlove.cn】【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】【整理耗时‖免费提供 cunlove.cn】.mp4 (1.5GB)
├── 09_Lesson-6-动态计算图与梯度下降入门【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (1.5GB)
├── 10_Lesson-7.1-神经网络的诞生与发展_batch【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】.mp4 (217.8MB)
├── 11_Lesson-7.2-机器学习中的基本概念【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 (509.4MB)
├── 12_Lesson-7.3-深入理解PyTorch框架【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (411.5MB)
├── 13_Lesson-8.1单层回归神经网络-&-Tensor新手避坑指南【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (799.8MB)
├── 14_Lesson-8.2-torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播【花费时间整理_免费分享 cunlove.cn】【整理耗时‖免费提供 cunlove.cn】.mp4 (318.4MB)
├── 15_Lesson-8.3-二分类神经网络的原理与实现【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (498.1MB)
├── 16_Lesson-8.4-torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 (216.0MB)
├── 17_Lesson-8.5-多分类神经网络【整理耗时‖免费提供 cunlove.cn】.mp4 (531.9MB)
├── 18_Lesson-9.1-从异或门问题认识多层神经网络【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (732.2MB)
├── 19_Lesson-9.2-黑箱：深度神经网络的不可解释性【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (405.0MB)
├── 20_Lesson-9.3-&-9.4-层与激活函数【花费时间整理_免费分享 cunlove.cn】【花费时间整理_免费分享 cunlove.cn】【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 (262.0MB)
├── 21_Lesson-9.5-从0实现深度神经网络的正向传播【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (997.9MB)
├── 22_Lesson-10.1-SSE与二分类交叉熵损失【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (222.6MB)
├── 23_Lesson-10.2-二分类交叉熵的原理与实现【花费时间整理_免费分享 cunlove.cn】【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (408.4MB)
├── 24_Lesson-10.3-多分类交叉熵的原理与实现【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (487.4MB)
├── 25_Lesson-11.1-梯度下降中的两个关键问题【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (525.8MB)
├── 26_Lesson-11.2.1-反向传播的原理【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 (505.3MB)
├── 27_Lesson-11.2.2-反向传播的实现【花费时间整理_免费分享 cunlove.cn】【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 (417.5MB)
├── 28_Lesson-11.3-走出第一步：动量法Momentum【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】.mp4 (655.7MB)
├── 29_Lesson-11.4-开始迭代：batch与epochs【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 (674.4MB)
├── 30_Lesson-11.5.1-在Fashion-MNIST数据集上实现完整的神经网络（上）【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (504.5MB)
├── 31_Lesson-11.5.2-在Fashion-MNIST数据集上实现完整的神经网络（下）【花费时间整理_免费分享 cunlove.cn】【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 (1017.7MB)
├── 32_Lesson-12.0-深度学习基础网络手动搭建与快速实现【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (236.2MB)
├── 33_Lesson-12.1-深度学习建模实验中数据集生成函数的创建与使用【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (1.2GB)
├── 34_Lesson-12.2-可视化工具TensorBoard的安装与使用【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (387.5MB)
├── 35_Lesson-12.3-线性回归建模实验【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (569.7MB)
├── 36_Lesson-12.4-逻辑回归建模实验【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (704.4MB)
├── 37_Lesson-12.5-softmax回归建模实验【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 (959.7MB)
├── 38_Lesson-13.1-深度学习建模目标与性能评估理论【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】.mp4 (1.1GB)
├── 39_Lesson-13.2.1-模型拟合度概念介绍与欠拟合模型的结构调整策略【整理耗时‖免费提供 cunlove.cn】.mp4 (1.2GB)
├── 40_Lesson-13.2.2-【加餐】损失函数的随机创建现象详解【花费时间整理_免费分享 cunlove.cn】【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (357.4MB)
├── 41_Lesson-13.3.1-梯度不平稳性与Glorot条件（1）【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (624.9MB)
├── 42_Lesson-13.3.2-梯度不平稳性与Glorot条件（2）【花费时间整理_免费分享 cunlove.cn】【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (457.2MB)
├── 43_Lesson-13.3.3-梯度不平稳性与Glorot条件（3）【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (514.0MB)
├── 44_Lesson-13.4-Dead-ReLU-Problem与学习率优化【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (763.2MB)
├── 45_Lesson-13.5-Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】【整理耗时‖免费提供 cunlove.cn】.mp4 (919.4MB)
├── 46_Lesson-14.1-数据归一化与Batch-Normalization基础理论【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 (1.0GB)
├── 47_Lesson-14.2-Batch-Normalization在PyTorch中的实现【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】.mp4 (1.2GB)
├── 48_Lesson-14.3-Batch-Normalization综合调参实战【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 (944.7MB)
├── 49_Lesson-15.1-学习率调度基本概念与手动实现方法【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (895.1MB)
├── 50_Lesson-15.2-学习率调度在PyTorch中的实现方法【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 (885.4MB)
├── 51_Lesson-16.1-配置环境，计算机视觉行业综述【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【整理耗时‖免费提供 cunlove.cn】.mp4 (216.5MB)
├── 52_Lesson-16.2-图像的基本操作【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (579.2MB)
├── 53_Lesson-16.3-卷积操作与边缘检测【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (432.0MB)
├── 54_Lesson-16.4-卷积遇见深度学习【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 (291.3MB)
├── 55_Lesson-16.5.1-在Pytorch中实现卷积网络：卷积核、输入通与特征图【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (444.9MB)
├── 56_Lesson-16.5.2-在PyTorch中实现卷积网络：步长与填充【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (621.8MB)
├── 57_Lesson-16.5.3-在PyTorch中实现卷积网络：池化层，BN与Dropout【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 (468.0MB)
├── 58_Lesson-16.6.1-复现经典架构(1)：LeNet5【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 (374.2MB)
├── 59_Lesson-16.6.2-复现经典架构(2)：AlexNet【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (770.8MB)
├── 60_Lesson-16.7-如何拓展网络深度：VGG架构【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (213.4MB)
├── 61_Lesson-16.8.1-感受野（上）：定义与性质【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (617.0MB)
├── 62_Lesson-16.8.2-感受野（下）：膨胀卷积，计算感受野大小【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 (675.6MB)
├── 63_Lesson-16.9-平移不变性【花费时间整理_免费分享 cunlove.cn】【整理耗时‖免费提供 cunlove.cn】.mp4 (528.6MB)
├── 64_Lesson-16.10-卷积层的参数量计算，1x1卷积核【整理耗时‖免费提供 cunlove.cn】.mp4 (402.9MB)
├── 65_Lesson-16.11-分组卷积与深度可分离卷积【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (392.9MB)
├── 66_Lesson-16.12-全连接层的参数，用nn.Sequential复现VGG16【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (648.9MB)
├── 67_Lesson-16.13-全局平均池化，NiN网络的复现【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (546.0MB)
├── 68_Lesson-16.14-GoogLeNet：思想与具体架构【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (739.7MB)
├── 69_Lesson-16.15-GoogLeNet的复现【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (1008.6MB)
├── 70_Lesson-16.16-残差网络：思想与具体架构【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 (553.9MB)
├── 71_Lesson-16.17.1-ResNet的复现-(1)-：架构中的陷阱【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 (461.8MB)
├── 72_Lesson-16.17.2-ResNet的复现-(2)-：卷积块、残差块、瓶颈架构【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (1.0GB)
├── 73_Lesson-16.17.3-ResNet的复现-(3)：完整的残差网络【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】【整理耗时‖免费提供 cunlove.cn】.mp4 (1.1GB)
├── 74_Lesson-17.1-计算机视觉中的三种基本任务【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (401.4MB)
├── 75_Lesson-17.2.1-经典数据集(1)：入门数据集，新手读数据踩坑指南【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 (511.6MB)
├── 76_Lesson-17.2.2-经典数据集(2)：竞赛数据与其他常用数据【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (510.6MB)
├── 77_Lesson-17.3.1-使用自己的图像创造数据集【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (987.0MB)
├── 78_Lesson-17.3.2-将二维表及其他结构转化为四维tensor【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 (596.8MB)
├── 79_Lesson-17.4-图像数据的数据预处理【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 (385.5MB)
├── 80_Lesson-17.5-数据增强【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (447.2MB)
├── 81_【直播加餐】01-LSTM的原理与基本架构_v【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (223.8MB)
├── 82_【直播加餐】02-深度原理：LSTM是如何解决梯度问题的？【整理耗时‖免费提供 cunlove.cn】.mp4 (161.0MB)
├── 83_【直播加餐】03-PyTorch中的LSTM参数简介_v【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】【花费时间整理_免费分享 cunlove.cn】【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 (132.4MB)
├── 84_【直播加餐】04-LSTM在股价数据集上的预测实战_v【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (218.2MB)
├── 85_【直播加餐】05-时间序列卷积的运算流程与操作v【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (175.7MB)
├── 86_【直播加餐】06-时序卷积网络TCN架构解析与复现-v【整理耗时_免费分享 cunlove.cn】【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (181.7MB)
├── 87_【直播加餐】07-Transformer中的注意力机制_v【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 (227.8MB)
├── 88_【直播加餐】08-Transformer中的Embedding与位置编码v【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 (69.9MB)
├── 89_【直播加餐】09-Transformer在Pytorch中的参数与实现v【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (191.7MB)
├── 90_【直播加餐】10-Huggingface入门：bert-gpt调用_v.mp4 (176.9MB)
├── 91_Lesson-17.6.1-更强大的优化算法-(1)-AdaGrad【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (603.3MB)
├── 92_Lesson-17.6.2-更强大的优化算法(2)-RMSprop与Adam【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (638.8MB)
├── 93_Lesson-17.7-调用经典架构【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 (244.6MB)
├── 94_Lesson-17.8.1-基于ResNet与VGG16自建架构【花费时间整理_免费分享 cunlove.cn】.mp4 (391.3MB)
├── 95_Lesson-17.8.2-基于普通卷积层和池化层自建架构【耗费时间整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 (285.2MB)
├── 96_Lesson-17.9-有监督算法的预训练.迁移学习【整理耗时‖免费提供 cunlove.cn】.mp4 (688.2MB)
├── 97_Lesson-17.10-深度学习中的模型选择【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (430.0MB)
├── 98_Lesson-17.11(1)-案例1：项目背景.完整流程概述【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 (350.2MB)
├── 99_Lesson-17.11(2)-案例1：数据与架构【耗时整理_免费分享 cunlove.cn】【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (668.5MB)
└── 100_Lesson-17.11(3)-案例1：提前停止【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 (423.7MB)

如何下载和使用这份资源？

只需点击下载按钮，就可以获取这套完整的深度学习实战视频教程，并开始学习PyTorch框架和张量操作。每个章节都有详细的视频讲解，帮助你快速上手

1. 点击页面上方的”支付下载”按钮
2. 根据提示完成支付流程
3. 支付完成后即可下载完整资源
4. 如有问题请联系客服获取帮助

关于【九天菜菜】深度学习实战的常见问题

文件格式是什么？

视频文件格式为MP4

是否包含全部章节？

是，共7个章节，全部包含在内

初学者能用吗？

是，课程从基础开始讲解，适合初学者和中级开发者