【资源目录】：
├──章节1：PyTorch运行环境安装_运行环境测试
| ├──1：PyTorch概述_.mp4 26.67M
| ├──2：PyTorch的安装_.mp4 45.81M
| ├──3：Pycharm关联PyTorch运行环境_.mp4 24.03M
| └──4：Jupyter关联PyTorch运行环境_.mp4 27.99M
├──章节2：PyTorch基础_Tensor张量运算
| ├──5：Tensor的创建_.mp4 42.45M
| ├──6：修改Tensor的形状_索引操作_.mp4 56.59M
| ├──7：广播机制_逐元素操作_.mp4 33.45M
| └──8：归并操作_比较操作_矩阵操作_.mp4 44.67M
├──章节3：PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10
| ├──10：PyTorch实战CIFAR10_构建网络_打印网络层次_.mp4 38.92M
| ├──11：PyTorch实战CIFAR10_训练模型_测试模型_.mp4 33.50M
| ├──12：PyTorch实战CIFAR10_分类别打印模型准确率_.mp4 19.94M
| ├──13：使用全局平均池化_使用LeNet模型_.mp4 26.73M
| ├──14：使用集成学习思想训练识别模型_.mp4 53.92M
| ├──15：使用VGG16模型提供准确率_.mp4 33.35M
| ├──16：torchvision里面的预训练模型_.mp4 20.28M
| ├──17：迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数_.mp4 38.81M
| ├──18：PyTorch代码实战加入数据增强_.mp4 23.49M
| └──9：PyTorch实战CIFAR10数据_读取和展示_.mp4 58.48M
├──章节4：PyTorch循环神经网络_词性标注
| ├──19：PyTorch词性标注_构建数据和词索引号_.mp4 16.72M
| ├──20：PyTorch词性标注_构建词嵌入层LSTM层和词性输出层_.mp4 26.98M
| ├──21：PyTorch词性标注_构建数据索引化和训练模型代码_.mp4 27.12M
| └──22：PyTorch词性标注_测试模型效果_.mp4 7.78M
├──章节5：PyTorch编码器解码器_机器翻译
| ├──23：PyTorch中英文翻译_规范化语料库_构建中英文词典索引_.mp4 31.67M
| ├──24：PyTorch中英文翻译_数据预处理_.mp4 24.46M
| ├──25：PyTorch中英文翻译_索引化数据_转化成Tensor张量_构建Encoder编码器_.mp4 31.36M
| ├──26：PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Encoder计算_.mp4 32.85M
| ├──27：PyTorch中英文翻译_构建带Attention注意力机制的Decoder解码器_.mp4 43.18M
| ├──28：PyTorch中英文翻译_构建训练函数之Decoder计算_.mp4 38.50M
| ├──29：PyTorch中英文翻译_评估模型函数_.mp4 34.22M
| └──30：PyTorch中英文翻译_绘制Attentions注意力权重_.mp4 20.88M
├──代码.rar 307.66M
└──资料.rar 1.77M
