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01.【第九周】循环神经网络一瞥.mp4
02.【第九周】生成对抗网络一瞥.mp4
03.【第八周】图像目标检测一瞥（下）.mp4
04.【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mp4
05.【第八周】图像分割一瞥.mp4
06.【第八周】图像分类一瞥.mp4
07.【第七周】作业讲解.mp4
08.【第七周】PyTorch常见报错.mp4
09.【第七周】GPU的使用.mp4
10.【第七周】模型finetune.mp4
11.【第七周】模型保存与加载.mp4
12.【第六周】作业讲解.mp4
13.【第六周】Normalizaiton_layers.mp4
14.【第六周】Batch-Normalization.mp4
15.【第六周】正则化之Dropout.mp4
16.【第六周】正则化之weight_decay.mp4
17.【第五周】作业讲解.mp4
18.【第五周】hook函数与CAM可视化.mp4
19.【第五周】TensorBoard使用（二）.mp4
20.【第五周】TensorBoard使用（一）.mp4
21.【第五周】TensorBoard简介与安装.mp4
22.【第五周】学习率调整策略.mp4
23.【第四周】作业讲解.mp4
24.【第四周】torch.optim.SGD.mp4
25.【第四周】优化器optimizer的概念.mp4
26.【第四周】损失函数(二).mp4
27.【第四周】损失函数（一）.mp4
28.【第四周】权值初始化.mp4
29.【第三周】作业讲解.mp4
30.【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mp4
31.【第三周】nn网络层-卷积层.mp4
32.【第三周】模型容器与AlexNet构建.mp4
33.【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mp4
34.【第二周】作业讲解.mp4
35.【第二周】学会自定义transforms方法.mp4
36.【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mp4
37.【第二周】数据预处理transforms模块机制.mp4
38.【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mp4
39.【第一周】作业讲解3.mp4
40.【第一周】作业讲解2.mp4
41.【第一周】作业讲解1.mp4
42.【第一周】autograd与逻辑回归.mp4
43.【第一周】计算图与动态图机制.mp4
44.【第一周】张量操作与线性回归.mp4
45.【第一周】张量简介与创建.mp4
46.【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mp4
47.【第一周】PyTorch简介与安装.mp4
48.【必看】深入浅出PyTorch.mp4

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