向对象模型的开发
PyTorch 通过nn.Module遵循面向对象的方法。了解如何创建自定义层、定义模型架构以及使用类继承实现复杂的神经网络对于构建复杂的模型至关重要。这包括前向挂钩、参数管理和模型序列化等概念。
先进的培训技术
掌握学习率调度、梯度裁剪、提前停止等高级训练概念。了解这些优化技术对于训练有效收敛并很好地推广到新数据的深度网络至关重要。使用这些技术，您将能够更好地管理计算资源，例如 GPU 内存和 RAM。
第五步——边做边学
正如我们之前提到的，基于项目的学习对于有效掌握 PyTorch 绝对 巴哈马电话数据 至关重要。这些项目迫使您积极使用您在课程和教程中学到的技能，更有效地将这些技术铭刻在您的记忆中。
幸运的是，许多 DataCamp 资源都使用这种边做边学的方法，但这里还有其他练习技能的方法：
承担让您兴奋的项目：环顾四周，看看您或家人生活中的问题是否可以通过 PyTorch 解决。
参加网络研讨会和一起编码：您会发现大量的DataCamp 网络研讨会和在线活动，您可以与讲师一起编码。这种方法是学习新概念并了解如何实时应用它们的好方法。
如果您缺乏项目想法，DataCamp 提供了各种您可以自己实现的 PyTorch 项目：
构建电商服装分拣机模型
OCR 多输入模型的开发
通过深度学习进行服务票证分类
使用 PyTorch 对 X 射线图像进行分类
使用 PyTorch 预测流量
DataCamp 提供的 PyTorch 项目列表
PyTorch 学习计划的示例
根据我们所介绍的内容，下面是每周学习计划的示例，您可以根据自己的时间投入进行调整。
日常练习：
3 小时专注编码
阅读文档并做笔记
代码审查和重构
问题解决练习
每周目标：
完成一个重大项目
撰写技术文档
参与PyTorch 社区讨论
创建投资组合条目
回顾并优化上周的代码
第 1 周：PyTorch 基础知识和环境设置
周一：安装PyTorch，配置开发环境，检查GPU兼容性
星期二：学习张量创建、索引和基本操作
周三：练习张量操作和数学运算
星期四：学习自学力学和计算机图形学
周五：探索神经网络的基本组成部分
周末：构建并训练简单的线性回归模型
第 2 周：神经网络基础知识
周一：研究不同的损失函数（MSE、交叉熵）
星期二：与优化者会面（SGD、Adam、RMSprop）
周三：实现各种激活函数
星期四：使用 nn.Module 构建您的第一个神经网络
周五：学习如何加载和预处理数据
周末：使用 MNIST 数据集创建数字分类器
第 3 周：训练深度神经网络
周一：掌握训练循环的组成部分
星期二：应用验证和测试程序
周三：了解学习率编程
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