pytorch框架第二期

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  文件名称:pytorch框架第二期  文件大小:2.70 GB
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教程目录:
pytorch第一周作业讲解(1)..ts
pytorch第一周作业讲解(2)..ts
pytorch第一周作业讲解(3)..ts
pytorch第二周作业讲解..ts
开营仪式回放-老师部分.ts
第一周.txt
第一周第一节:pytorch简介与安装.ts
第一周第三节:张量操作与线性回归.ts
第一周第二节:张量简介与创建.ts
第一周第五节:autograd与逻辑回归.ts
第一周第四节:计算图与动态图机制.ts
第三周.txt
第三周第一节课:模型创建步骤与nn.Module.ts
第三周第三节课.ts
第三周第二节课:模型容器与AlexNet构建.ts
第三周第四节课.ts
第二周..txt
第二周第一节课:Dataloader与Dataset..ts
第二周第三节课:transforms..ts
第二周第二节课:transforms与normalize..ts
第二周第四节课:transforms(二)..ts
第五周...txt
第五周第一节.ts
第五周第三节.ts
第五周第二节:TensorBoard简介与安装.ts
第五周第五节.ts
第五周第四节.ts
第六周..txt
第六周第一节.ts
第六周第二节正则化之Dropout.ts
第四周...txt
第四周第一节课:权值初始化.ts
第四周第三节.ts
第四周第二节课.ts
第四周第五节.ts
第四周第四节:优化器(一).ts


任务名称:PyTorch数据读取机制Dataloader与Dataset;数据预处理transforms模块机制
任务简介:学习PyTorch数据读取机制中的两个重要模块Dataloader与Dataset;熟悉数据预处理transforms方法的运行机制
详细说明:
本节第一部分介绍pytorch的数据读取机制,通过一个人民币分类实验来学习pytorch是如何从硬盘中读取数据的,并且深入学习数据读取过程中涉及到的两个模块Dataloader与Dataset

第二部分介绍数据的预处理模块transforms的运行机制,数据在读取到pytorch之后通常都需要对数据进行预处理,包括尺寸缩放、转换张量、数据中心化或标准化等等,这些操作都是通过transforms进行的,所以本节重点学习transforms的运行机制
并介绍数据标准化(Normalize)的使用原理
作业名称(详解):
1. 采用步进(Step into)的调试方法从 for i, data in enumerate(train_loader) 这一行代码开始,进入到每一个被调用函数,直到进入RMBDataset类中的__getitem__函数,记录从 for循环到RMBDataset的__getitem__所设计的类与函数?
例如:
第一步:for i, data in enumerate(train_loader)
第二步:DataLoader类,__iter__函数
第三步: ***类, ***函数
第n步:RMBDataset类,__getitem__函数
打卡要求:文字简答
2. 训练RMB二分类模型,熟悉数据读取机制,并且从kaggle中下载猫狗二分类训练数据,自己编写一个DogCatDataset,使得pytorch可以对猫狗二分类训练集进行读取。
数据下载:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/data 或
链接:https://pan.baidu.com/s/16pAXRJtKsOMrKx85Ay0QxA
提取码:wnn6
打卡要求:提供DogCatDataset代码的实现截图或代码文字。

任务名称:学习二十二种transforms数据预处理方法;学会自定义transforms方法
任务简介:pytorch提供了大量的transforms预处理方法,在这里归纳总结为四大类共二十二种方法进行一一学习;学会自定义transforms方法以兼容实际项目;
详细说明:
本节第一部分介绍transforms方法中的裁剪、翻转和旋转,共8种方法,同时介绍如何将输入进模型的数据进行反transforms操作,变为可以可视化的图片;
本节第二部分介绍transforms中的8种图像变换,3种transforms方法的选择方法;除了pytorch提供的预处理方法,还教大家自定义transforms方法,先通过熟悉transforms的运行机制,总结自定义transforms方法的注意事项,然后制定自定义transforms方法的基本结构,最后
通过椒盐噪声的transforms实例来学习自定义transforms方法
链接:https://pan.baidu.com/s/16pAXRJtKsOMrKx85Ay0QxA
提取码:wnn6
作业名称(详解):
1. 将介绍的transforms方法一一地,单独地实现对图片的变换,并且通过plt.savefig将图片保存下来
打卡要求:截图,不少于10张不一样的数据增强变换的图片,如裁剪,缩放,平移,翻转,色彩变换,错切,遮挡等等
2. 自定义一个增加椒盐噪声的transforms方法,使得其能正确运行
打卡要求:文字简答,复制YourTransforms类的代码
3. 用手机将自己钱包中的100元人民币正面进行拍照,并且放到hello pytorch/lesson/lesson-09/test_data/100文件夹下,通过修改不同的数据增强方法,使得模型在10个epoch之后能正确区分你钱包中的100元
打卡要求:截图,将正确分类的100元的plt.show进行截取

任务名称:本周学习任务简单总结
任务简介:温故而知新,简单回顾本周学到几个重要知识
详细说明:
每一周的学习任务都比较重,第一次学过之后特别容易忘,所以在周日及时做一个要点回顾,会让学习效率大大的提升,不会的知识也会越来越少
本周所学的知识点都是属于机器学习训练模块中的数据模块,对数据进行读取,预处理,增强,在其中包含了大量的方法函数,如Dataloader,Dataset,transforms系列等等,大家需要对其中各个函数的作用和运行机制要有一个清晰的认识,认真总结本周所讲解的数据模块中的知识点。
作业名称(详解):请用文字描述本周所学知识的重点,并且为每节课列出关键词,将这些本周的关键词以序号进行排序;
作业提交形式:PPT截图或手写拍照,打卡提交.
打卡内容:(可以只是文字提交,或图片提交,或组合都行)

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