ทวีต

บทที่ ๑: บทนำ
※
บทที่ ๒: เทนเซอร์
※ [torch.] Tensor from_numpy rand view cat ฯลฯ
บทที่ ๓: อนุพันธ์ของเทนเซอร์
※ .requires_grad .backward .grad .data [torch.nn.] MSELoss functional.mse_loss
บทที่ ๔: การสร้างชั้นคำนวณ
※ [torch.nn.] Linear
บทที่ ๕: ออปทิไมเซอร์
※ [torch.optim.] SGD Adam Adamax Adadelta Adagrad Rprop RMSprop
บทที่ ๖: การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก
※ torch.sigmoid [torch.nn.] Sigmoid BCEWithLogitsLoss CrossEntropyLoss [torch.nn.functional.] binary_cross_entropy_with_logits cross_entropy
บทที่ ๗: การสร้างเพอร์เซปตรอนหลายชั้น
※ [torch.nn.] Module Sequential ReLU functional.relu
บทที่ ๘: การกำหนดค่าพารามิเตอร์ตั้งต้น
※ [torch.nn.init.] xavier_uniform_ xavier_normal_ kaiming_uniform_ kaiming_normal_ [torch.nn.] LeakyReLU
บทที่ ๙: ดรอปเอาต์และแบตช์นอร์ม
※ [torch.nn.] Dropout BatchNorm1d
บทที่ ๑๐: มินิแบตช์
※ [torch.utils.data.] TensorDataset DataLoader
บทที่ ๑๑: การใช้ข้อมูลรูปภาพ
※ [torchvision.] datasets transforms
บทที่ ๑๒: โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN)
※ [torch.nn.] Conv2d MaxPool2d BatchNorm2d
บทที่ ๑๓: การแยกข้อมูลฝึกและข้อมูลตรวจสอบ
※ torch.utils.data.SubsetRandomSampler
บทที่ ๑๔: การใช้ GPU
※ .to .cuda .cpu [torch.] device cuda. backends.cudnn.
บทที่ ๑๕: การบันทึกและอ่านแบบจำลองที่เรียนรู้เสร็จแล้ว
※ .state_dict .load_state_dict [torch.] save load
บทที่ ๑๖: การเรียนรู้แบบถ่ายโอน
※ torchvision.models.

三