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PyTorch1.2.0版本来啦!居然还有全套视频!让你快速熟练掌握深度学习框架!

【翻到文末, 还能让你看尽CV和NLP完整技术路径以及前沿+经典论文篇目,助你构建深度学习知识框架】


今年8月!PyTorch 1.2.0 版本来啦!!


据我们了解,在学术领域,特别是CV/NLP方向,有90%的人都在使用PyTorch,最新PyTorch 1.2.0版本的发布,使每项工具都进行了新的优化与改进,兼容性更强,使用起来也更加便捷!


通过使用 PyTorch 1.2.0 开源 ML 框架在生产应用方面向前迈出了一大步,并增加了一个改进的、更加完善的 TorchScript 环境。这些改进使得用户可以更容易建立生产模型,扩展对导出 ONNX 格式模型的支持功能,并增强对 Transformers 模块的支持。


这么多人都在学 PyTorch,而且还备受好评,其实都来自于它独特的魅力~

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1)上手快:PyTorch代码更简洁易读,实现时间短,只要了解它和机器学习的基础概念,就可以上手使用

2)易调试:由于PyTorch采用动态图机制,使得调试它就像调试Python一样简单

3)资源多:非常干净、统一,文档化非常好,也没有大量重复的函数,目前arXiv中最新的算法大多都用PyTorch实现,可以迅速的复现最新最优的算法

4)PyTorch不仅对初学者十分友好,对于研究人员以及工程师也是十分推荐学习使用,能对小规模项目等快速搞出原型。

5)因为最新算法大多用PyTorch实现,工程师们可以快速获得SOTA,同时它还拥有广泛的群众基础(github贡献者超1100位),出现问题可以发挥群众的力量去解决。


我们了解到,市面上大多数学习PyTorch的主要内容是各种模型的介绍和实现,对PyTorch本身讲解过少,经常有学习过的小伙伴向我吐槽,他们运用PyTorch出现的一些难点:

1.查资料耗时间,效率低

2.思路不清晰、不理解函数、参数太多

3.框架重难点不易理解、不太懂参数用法

4.底层原理了解不透,不实践就容易忘记,实操能力差

5.不能灵活调用api,耗费大量时间,精力


相信大家在学习的过程中,也遇到了以上问题,弱弱的问一句,你身中几刀?


为了提高学习效率,便于更好的熟练运用框架,我们精心准备了一场基于最新发布的PyTorch 1.2.0 版本的

PyTorch框架班训练营
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基于实战讲解PyTorch基本概念,然后依模型训练过程所涉及到的五大模块进行学习(数据、模型、损失函数、优化器、迭代训练可视化)从环境搭建到项目实战,0基础让你熟练掌PyTorch!


加入训练营,你将获得


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全套系统视频讲解课

针对在运用框架时同学们不懂的问题,我们给大家提供了全套的系统视频讲解课,让你彻底搞懂框架内的每一个原理

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配套代码视频讲解+代码作业

我们在每节课均设计合理的代码作业,让你们从作业中理解以及加深所学知识,并在整个教学设计上,提供配套代码视频讲解,通过理论与代码实践相结合,让你们学习更轻松,可以边学边用

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课程大纲



【第一周】视频课

1. PyTorch简介

2. 环境配置

2.1 Pycharm

2.2 anaconda

2.3 安装PyTorch

2.4 测试

3. PyTorch的数据结构——Tensor和Variable

4. PyTorch的自动微分——autograd

5. PyTorch的nn模块——逻辑回归

作业:Tensor操作;实现自动微分;采用nn实现逻辑回归分类器

【第二周】视频课

1. DataSet与DataLoader

2. 让PyTorch读取自己的数据

3. 数据预处理及从硬盘到模型

4. 数据增强的二十二种模块

作业构建DataSet读取自己的数据;实现数据增强;

【第三周】视频课

1. 模型搭建要素及sequential

2. 常用网络层介绍及使用

3. 模型参数初始化方法——十种

4. 卷积神经网络Lenet-5搭建及训练

作业:采用sequential和非sequenial构建Lenet-5进行图像分类;采用不同初始化方法对Lenet-5参数初始化;

【第四周】视频课

1. 特殊的Module——Function

2. 损失函数讲解——十七种

3. 优化器讲解——十种

4. 学习率调整策略——六种

作业手算并对比PyTorch损失函数;构建一个优化器并打印其属性;实现学习率调整策略并打印学习率变化;

【第五周】视频课

1.  TensorBoard介绍

2.  Loss及Accuracy可视化

3.  卷积核及特征图可视化

4.  梯度及权值分布可视化

5.  混淆矩阵及其可视化

6.  类激活图可视化(Grad-CAM)

作业采用Tensorborad对Lenet-5的loss、accuracy和混淆矩阵进行可视化;对AlexNet的卷积核及特征图可视化;采用Grad-CAM对Lenet-5进行类激活图可视化

第六周】视频课

1. 过拟合正则化

2. L1和L2正则项

3. Dropout

4. Batch Normalization

5. module.eval()对dropout及BN的影响

作业采用L1和L2对逻辑回归进行正则化,并采用TensorBoard对权值分布进行对比;对Lenet-5采用dropout及BN,并理解module.eval()原理

【第七周】视频课

1. 迁移学习之——模型Finetune 

2. 模型保存与加载

3. Early Stop

4. GPU使用——调用、选择、模型保存与加载

作业采用10分类模型进行2分类Finetune; GPU模型训练与加载

【第八周】视频课

1.   图像分类实战——ResNet18

2.   图像分割实战——Unet

3.   图像目标检测实战——YOLOV3

4.   图像生成对抗网络实战——GAN

5.   递归神经网络实战——RNN/LSTM

项目:采用自己的数据实现上述5种模型

有好的课程教材,也必须要有好的导师,才能让学习能力倍速提升,为此,我们请到了《PyTorch 模型训练最新实用教程》原书作者以及备受学员喜爱的资深导师团带学!


        领衔导师:


余老师

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某互联网公司CV算法工程师


著有电子书《PyTorch 模型训练最新实用教程》

在深度学习学习者和研究者中广为传播,并被

“机器之心”等一线AI媒体转载或报道


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除此以外,还能获得
1
三维度答疑

维度1:赠送价值1198元为期一年1对1导师咨询服务,12小时之内保解决问题

维度2:每月统一收集问题直播答疑,系统讲解重难点

维度3:微信群助教及时互动,群友互答

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2
超过15家知名互联网企业的工作内推


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良好的学习氛围

各大985、211名校学生都选择加入我们的训练营一起学习,不乏哈佛、麻省、清华、北大、中科院本科生研究生,华为、阿里、滴滴的工程师

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可上下滑动,查看往期学员互动详情


4
提供GPU资源

通过深度之眼你可以获得便宜且类型多样的GPU。

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这里的GPU来自于全球各地,通过DBC分布式网络连接在一起,没有中心化服务器,你的数据都是加密传输的,不会被窃取,非常安全!而且价格便宜,低至1小时不到1块钱!凡深度之眼学员均可免费领取2400DBC!48小时额度!


现在加入,仅需98元

省下两张电影票,8周就能熟练运用PyTorch框架

和一群志同道合的朋友!你还在等什么?

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报名时间:2019年9月20日—2019年10月8日过时无法参与)


学习周期:2019年10月8日 —2019年12月1日 


如果你还在犹豫,来看看我们是怎样为大家服务的吧!


对于优秀作业我们将置顶,助教将进行点评和批改

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看到同学们这么认真的在做学习笔记,也是满满的成就感

睁开眼,阳光和你都在PyTorch1.2.0版本来啦!居然还有全套视频!让你快速熟练掌握深度学习框架!PyTorch1.2.0版本来啦!居然还有全套视频!让你快速熟练掌握深度学习框架!

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学员给我们的好评

我们的模式在往期训练营里备受好评!

而我们,还在不断的更新迭代

睁开眼,阳光和你都在~

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△可上下滑动,查看往期训练营学员部分评价详情


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学员福利

为了鼓励学员,我们一直坚持对于优秀的学生发放奖金

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按学习任务要求完成全勤打卡我们将赠送你如下福利!训练营采取的积分机制,打卡、点评、点赞都会有得到相应的积分,凭积分就可以换取相应奖品!

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事实证明,往期训练营结束后,每一期坚持打卡的人,都拿回了报名时他所付的金额

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我们的学员凡是参与过一期的人,都不断的在参与我们其他的训练营课程,他们说“太值了”!你却还在观望?


不参与竞争,就只能等待淘汰你不参与,别人会参与。


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报名时间:2019年9月20日—2019年10月8日(过时无法参与)


学习周期:2019年10月8日 —2019年12月1日 


添加班主任微信进学员内部群

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开启你的升级之旅


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重磅推出深度之眼VIP

一年畅学18大主题训练营,从小白入门到进阶大神的最佳学习方式


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订阅须知

Q、课程资料在哪里看?

A、所有的课程资料均会在深度之眼公众号内上传。

Q、报名后可以退款吗?

A、本服务为虚拟内容产品,一经购买,概不退款,敬请谅解。

Q、可以开具发票吗?

A、可以开具普通电子发票,请联系微信班主任填写需要的信息即可。

名企合作

截止目前,我们已经和多家国内知名在线教育平台和比赛机构建立了合作关系,只为给大家提供最优质的学习服务:

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讲师招募!!


深度之眼首创训练营模式,在不到两年时间已有1.8万名付费学员,我们长期招募兼职讲师,以在线工作为主,分成收入佳。

只要您在下方面有某一专长:

1、对数据分析、数据挖掘方向有擅长,可带数据科学相关班

2、有多年Python开发经验,对web/爬虫/运维/数据分析/云计算/大数据其中一个领域熟悉,可申请做Python课程导师

3、精读过深度学习》花书、李航《统计学习方法》、《机器学习》西瓜书、等AI类知名书籍,可以开设以此书籍为教材的带读班

4、系统学过李宏毅的《机器学习》《深度学习》、李飞飞《计算机视觉课》、或是国外名校的知名公开课,可以开设以此课程为教材的带学班

5、打过Kaggle、天池、AI challenger、科赛网、DC等竞赛,并取得过前5的成绩,可带竞赛班

6、如果你自己曾经读过AI类的经典或者前沿论文,并且对论文做过深入的分析和研究,可作为我们的paper精读班老师

7、如果你在企业里面有参加过实际的企业项目,可以作为我们AI企业项目实战班

我们不需要你全能,只要你在某一个方面特别擅长,即可担任我们的带学导师

(了解薪资报酬,可以进入【深度之眼】公众号回复关键词【讲师】)

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原创文章,作者:fendouai,如若转载,请注明出处:https://panchuang.net/2019/11/09/d1fe2a4170/

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