你好，我是方远。 今天起我们进入模型训练篇的学习。如果将模型看作一辆汽车，那么它的开发过程就可以看作是一套完整的生产流程，环环相扣、缺一不可。这些环节包括数据的读取、网络的设计、优化方法与损失函数的选择以及一些辅助的工具等。未来你将尝试构建自己的豪华...

你好，我是方远。 上一节课，我们一同迈出了训练开始的第一步——数据读取，初步认识了Torchvision，学习了如何利用Torchvision读取数据。不过仅仅将数据集中的图片读取出来是不够的，在训练的过程中，神经网络模型接收的数据类型是Tensor...

你好，我是方远。 在前面的课程中，我们已经学习了Torchvision的数据读取与常用的图像变换方法。其实，Torchvision除了帮我们封装好了常用的数据集，还为我们提供了深度学习中各种经典的网络结构以及训练好的模型，只要直接将这些经典模型的类实...

你好，我是方远。 现在刷脸支付的场景越来越多，相信人脸识别你一定不陌生，你有没有想过，在计算机识别人脸之前，我们人类是如何判断一个人是谁的呢？ 我们眼睛看到人脸的时候，会先将人脸的一些粗粒度特征提取出来，例如人脸的轮廓、头发的颜色、头发长短等。然后这...

你好，我是方远。 经过上一节课的学习，相信你已经对标准的卷积计算有所了解。虽然标准卷积基本上可以作为主力Carry全场，但是人们还是基于标准卷积，提出了一些其它的卷积方式，这些卷积方式在应对不同问题时能够发挥不同的作用，这里我为你列举了一些。 在上...

你好，我是方远。 在前面的课程中，我们一同拿下了深度学习实战所需的预备基础知识，包括PyTorch的基础操作、NumPy、Tensor的特性跟使用方法等，还一起学习了基于Torchvision的数据相关操作与特性。恭喜你走到这里，基础打好以后，我们距...