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1 PyTorch 2.0 中的深度学习图像分类
2 Deep Learning Image Classification in PyTorch 2.0
2.1 你将学到什么
2.2 要求
2.3 描述
2.4 本课程适合谁：

PyTorch 2.0 中的深度学习图像分类

Deep Learning Image Classification in PyTorch 2.0

深度学习 | 计算机视觉 | 图像分类模型训练与测试| PyTorch 2.0 | Python3

你将学到什么

  • 学习准备图像分类数据集。
  • 学习使用 image_folder 并扩展 torchvision 中的数据集类来处理数据集。
  • 学习准备和测试数据管道。
  • 了解数据增强，例如调整大小、裁剪、ColorJitter、RandomHorizo​​ntalflip、RandomVerticalFlip、RandomRotation。
  • 通过完整框图了解 LeNet、VGG16、Inception v3 和 ResNet50 的详细架构。
  • 学习通过迁移学习在更少的数据上训练模型。
  • 了解训练管道以训练任何图像分类模型。
  • 了解推理管道以显示结果。
  • 通过Precision、Recall、F1 Score、Accuracy了解图像分类模型的评估过程。

要求

  • Python基础知识
  • 访问互联网连接
  • 对 CNN 的基本了解

描述

欢迎来到 Python3 中使用 PyTorch2.0 的深度学习图像分类课程。您想了解如何创建强大的图像分类识别系统，能够以极高的精度识别物体吗？如果是这样，那么这门课程就是您所需要的！

在本课程中，您将踏上深度学习和图像分类世界的激动人心的旅程。本实践课程旨在让您掌握构建和训练深度神经网络所需的知识和技能，以便使用 PyTorch 框架对图像进行分类。

我们将本课程分为几个章节。在每一章中，您将学习训练图像分类模型的新概念。这些是我们将在本课程中讨论的一些主题：

  • 使用 torch.compile 训练所有模型，这是最近在 Pytroch2.0 中作为新功能引入的。
  • 安装 PyTorch2.0 的 Cuda 和 Cudnn 库以使用 GPU。
  • 如何使用 Google Colab Notebook 编写 Python 代码并逐单元执行代码。
  • 将 Google Colab 与 Google Drive 连接以访问驱动器数据。
  • 掌握根据行业标准准备数据的艺术。
  • 使用 torchvision 库进行数据处理。
  • 数据增强通过使用以下方式生成新的图像分类数据：-
    • 调整大小、裁剪、RandomHorizo​​ntalFlip、RandomVerticalFlip、RandomRotation 和 ColorJitter。
  • 使用数据加载器实施数据管道以有效处理大型数据集。
  • 深入研究各种模型架构，例如 LeNet、VGG16、Inception v3 和 ResNet50。
  • 每个模型都通过一个漂亮的框图逐层解释，以便更深入地理解。
  • 实施训练和推理管道。
  • 了解迁移学习以使用更少的数据训练模型。
  • 将模型推理结果显示回图像上以实现可视化目的。

在本综合课程结束时，您将做好充分准备，使用 PyTorch2.0 进行深度学习来设计和构建图像分类模型。这些技能将为广泛的应用打开大门，从对日常物体进行分类到解决各个行业中的复杂图像分析问题。无论您是初学者还是经验丰富的数据科学家，本课程都将为您提供在深度学习（计算机视觉）领域脱颖而出的知识和实践经验。

如果您对本课程有任何疑问，请随时在 Udemy Ques and Ans 板上给我留言。我们会尽快在最短的时间内给您最好的答复。

感谢您查看课程页面，希望在我的课程中见到您。

本课程适合谁：

  • 对深度学习感兴趣的Python开发者
  • 想要了解 ResNet、VGG、LeNet、Inception 等图像分类模型架构的深度学习爱好者
  • 想要学习 PyTorch 2.0 新功能的深度学习爱好者。
  • 正在学习计算机视觉并希望训练和评估各种图像分类模型的深度学习爱好者
  • 想要学习如何构建自定义图像分类数据的深度学习爱好者
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