极客时间出品的专栏课《PyTorch 深度学习实战》作者方远，价值59元现在免费分享。
![[极客时间]PyTorch 深度学习实战（完结）-方远](https://www.it-tutorial.net/wp-content/uploads/2024/06/4e9a9717ce1f2e0640e484d359e876d2.png)
课程介绍
PyTorch框架作为深度学习领域的佼佼者，其迅猛的发展势头令人瞩目。对于有志于进入深度学习或机器学习领域的你，掌握PyTorch框架无疑是一个加速成长的关键。它不仅能助你实现复杂的模型和算法，更能轻松部署深度学习模型，提供高效的服务。从图像生成到文本分析，再到情感识别，PyTorch都能让你轻松完成各种有趣的实验。
然而，PyTorch的入门与深入却面临诸多挑战。网络上的学习资源纷繁复杂，质量参差不齐，让人难以找到一条科学的学习路径。此外，PyTorch涉及大量的张量运算、神经网络等基础知识，对其原理的深入理解需要一定的门槛。而实践中的函数调用、参数设置等，更是让人眼花缭乱，难以轻松上手。
为此，我们特别邀请了实战经验丰富的方远老师，为你打造一套全面系统的PyTorch学习框架。基于PyTorch 1.9.0版本，我们精心设计了由浅入深的学习路径，从基础原理到实战项目，一站式解决你的学习难题。无论你是初学者还是进阶者，都能在这里找到适合自己的学习内容，真正掌握PyTorch框架，将其应用于实际问题的解决中。
课程目录
│ ├── 开篇词丨如何高效入门PyTorch？.html
│ ├── 开篇词丨如何高效入门PyTorch？.m4a
│ └── 开篇词丨如何高效入门PyTorch？.pdf
├── 02-基础篇(3讲)
│ ├── 01丨PyTorch：网红中的顶流明星.html
│ ├── 01丨PyTorch：网红中的顶流明星.m4a
│ ├── 01丨PyTorch：网红中的顶流明星.pdf
│ ├── 02丨NumPy（上）：核心数据结构详解.html
│ ├── 02丨NumPy（上）：核心数据结构详解.m4a
│ ├── 02丨NumPy（上）：核心数据结构详解.pdf
│ ├── 03丨NumPy（下）：深度学习中的常用操作.html
│ ├── 03丨NumPy（下）：深度学习中的常用操作.m4a
│ ├── 03丨NumPy（下）：深度学习中的常用操作.pdf
│ ├── 04丨Tensor：PyTorch中最基础的计算单元.html
│ ├── 04丨Tensor：PyTorch中最基础的计算单元.m4a
│ ├── 04丨Tensor：PyTorch中最基础的计算单元.pdf
│ ├── 05丨Tensor变形记：快速掌握Tensor切分、变形等方法.html
│ ├── 05丨Tensor变形记：快速掌握Tensor切分、变形等方法.m4a
│ └── 05丨Tensor变形记：快速掌握Tensor切分、变形等方法.pdf
├── 03-模型训练篇 (2讲)
│ ├── 06丨Torchvision（上）：数据读取，训练开始的第一步.html
│ ├── 06丨Torchvision（上）：数据读取，训练开始的第一步.m4a
│ ├── 06丨Torchvision（上）：数据读取，训练开始的第一步.pdf
│ ├── 07丨Torchvision（中）：数据增强，让数据更加多样性.html
│ ├── 07丨Torchvision（中）：数据增强，让数据更加多样性.m4a
│ ├── 07丨Torchvision（中）：数据增强，让数据更加多样性.pdf
│ ├── 08丨Torchvision（下）：其他有趣的功能.html
│ ├── 08丨Torchvision（下）：其他有趣的功能.m4a
│ ├── 08丨Torchvision（下）：其他有趣的功能.pdf
│ ├── 09丨卷积（上）：计算机的眼睛.html
│ ├── 09丨卷积（上）：计算机的眼睛.m4a
│ ├── 09丨卷积（上）：计算机的眼睛.pdf
│ ├── 10丨卷积（下）：计算机的眼睛.html
│ ├── 10丨卷积（下）：计算机的眼睛.m4a
│ ├── 10丨卷积（下）：计算机的眼睛.pdf
│ ├── 11丨损失函数：如何帮助模型学会“自省”？.html
│ ├── 11丨损失函数：如何帮助模型学会“自省”？.m4a
│ ├── 11丨损失函数：如何帮助模型学会“自省”？.pdf
│ ├── 12丨计算梯度：网络的前向与反向传播.html
│ ├── 12丨计算梯度：网络的前向与反向传播.m4a
│ ├── 12丨计算梯度：网络的前向与反向传播.pdf
│ ├── 13丨优化方法：更新模型参数的方法.html
│ ├── 13丨优化方法：更新模型参数的方法.m4a
│ ├── 13丨优化方法：更新模型参数的方法.pdf
│ ├── 14丨构建网络：一站式实现模型搭建与训练.html
│ ├── 14丨构建网络：一站式实现模型搭建与训练.m4a
│ ├── 14丨构建网络：一站式实现模型搭建与训练.pdf
│ ├── 15丨可视化工具：如何实现训练的可视化监控？.html
│ ├── 15丨可视化工具：如何实现训练的可视化监控？.m4a
│ ├── 15丨可视化工具：如何实现训练的可视化监控？.pdf
│ ├── 16丨分布式训练：如何加速你的模型训练？.html
│ ├── 16丨分布式训练：如何加速你的模型训练？.m4a
│ ├── 16丨分布式训练：如何加速你的模型训练？.pdf
│ ├── 加餐丨机器学习其实就那么几件事.html
│ ├── 加餐丨机器学习其实就那么几件事.m4a
│ └── 加餐丨机器学习其实就那么几件事.pdf
├── 04-实战篇(1讲)
│ ├── 17丨图像分类（上）：图像分类原理与图像分类模型.html
│ ├── 17丨图像分类（上）：图像分类原理与图像分类模型.m4a
│ ├── 17丨图像分类（上）：图像分类原理与图像分类模型.pdf
│ ├── 18丨图像分类（下）：如何构建一个图像分类模型€.m4a
│ ├── 18丨图像分类（下）：如何构建一个图像分类模型_.html
│ ├── 18丨图像分类（下）：如何构建一个图像分类模型_.pdf
│ ├── 19丨图像分割（上）：详解图像分割原理与图像分割模型.html
│ ├── 19丨图像分割（上）：详解图像分割原理与图像分割模型.m4a
│ ├── 19丨图像分割（上）：详解图像分割原理与图像分割模型.pdf
│ ├── 20丨图像分割（下）：如何构建一个图像分割模型？.html
│ ├── 20丨图像分割（下）：如何构建一个图像分割模型？.m4a
│ ├── 20丨图像分割（下）：如何构建一个图像分割模型？.pdf
│ ├── 21丨NLP基础（上）：详解自然语言处理原理与常用算法.html
│ ├── 21丨NLP基础（上）：详解自然语言处理原理与常用算法.m4a
│ ├── 21丨NLP基础（上）：详解自然语言处理原理与常用算法.pdf
│ ├── 22丨NLP基础（下）：详解语言模型与注意力机制.html
│ ├── 22丨NLP基础（下）：详解语言模型与注意力机制.m4a
│ ├── 22丨NLP基础（下）：详解语言模型与注意力机制.pdf
│ ├── 23丨情感分析：如何使用LSTM进行情感分析？.html
│ ├── 23丨情感分析：如何使用LSTM进行情感分析？.m4a
│ ├── 23丨情感分析：如何使用LSTM进行情感分析？.pdf
│ ├── 24丨文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型？.html
│ ├── 24丨文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型？.m4a
│ ├── 24丨文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型？.pdf
│ ├── 25丨摘要：如何快速实现自动文摘生成？.html
│ ├── 25丨摘要：如何快速实现自动文摘生成？.m4a
│ └── 25丨摘要：如何快速实现自动文摘生成？.pdf
└── 05-结束语(1讲)
├── 结束语丨人生充满选择，选择与努力同样重要.html
├── 结束语丨人生充满选择，选择与努力同样重要.m4a
└── 结束语丨人生充满选择，选择与努力同样重要.pdf
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以上就是极客时间方远老师的专栏课《PyTorch 深度学习实战》的详细介绍了。
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原课程地址：https://time.geekbang.org/column/intro/100093301,有能力的朋友请支持正版，谢谢！
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