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pytorch全套入门与实战项目 8 m. f; A5 G: N; e
├──pytorch 全套视频
" S7 `$ z1 t+ O* Y" c* i| ├──1. pytorch概述
( c8 [8 F0 y! ~$ M; a% v" w% H$ f| | └──章节1-1Pytorch安装 .mp4 255.68M
% F* O4 M2 A9 D( I9 ^2 L) q| ├──10.Dataset数据输入 , e0 y2 @/ T- X2 ?
| | ├──章节10-1自定义输入Dataset类 .mp4 276.18M
& ?9 B7 t0 n5 q9 A3 ~1 q! {' h, S| | ├──章节10-2获取图片路径和标签 .mp4 158.19M4 R1 Z% F1 L. H5 J/ O$ |. \
| | ├──章节10-3创建四种天气数据集的Dataset .mp4 84.59M( i$ k3 J# }1 i d. h5 y
| | ├──章节10-4创建输入并可视化 .mp4 94.18M
# u B9 Q1 |: X0 c; ^5 t| | ├──章节10-5划分测试数据和验证数据 .mp4 171.53M
+ I: k Z2 w, q3 R; A2 V| | └──章节10-6灵活的使用Dataset类构建输入 .mp4 94.60M# m$ X0 H2 Y3 R* R+ _1 I
| ├──11.现代网络架构
) |: f; p z/ v2 u' h- f1 J| | ├──章节11-10创建特征Dataset和分类模型 .mp4 159.13M* H& i+ u% L$ ?* i7 [
| | ├──章节11-11模型训练和预测简介 .mp4 195.89M8 i( @9 x& h% ~, x$ ~9 f _5 [3 n
| | ├──章节11-12Inception网络结构简介 .mp4 122.97M7 y0 G! K& [6 _
| | ├──章节11-13Inception结构代码实现（一） .mp4 211.53M2 z' T( Q b5 W) L/ W
| | ├──章节11-14Inception结构代码实现（二） .mp4 185.70M
, C1 e& ~$ @5 q* F8 K! A7 C# b| | ├──章节11-15Inception结构应用和优化—Googlenet和inception_v3简介 .mp4 81.60M4 j* {$ h/ h) `7 q7 Z
| | ├──章节11-1Resnet和残差结构介绍 .mp4 122.96M
5 X e! _+ g# O% d u6 S% j4 T| | ├──章节11-2Resnet结构代码实现（一） .mp4 138.55M
6 o! b+ e( V) t% j( ~ E| | ├──章节11-3Resnet结构代码实现（二） .mp4 151.81M/ |4 d9 j' Y, q" W4 n- H! S
| | ├──章节11-4DenseNet模型简介 .mp4 103.08M
, C9 C# B' U4 t3 e+ U| | ├──章节11-5DenseNet提取图片特征—获取图片和标签 .mp4 231.88M$ Z, h/ a; G6 C
| | ├──章节11-6类别编码、划分测试数据和训练数据 .mp4 117.13M
& o0 J R* c7 V| | ├──章节11-7创建输入Dataset .mp4 150.30M
" l$ [8 J" A# \, l: P3 M+ t| | ├──章节11-8创建Dataloader并可视化 .mp4 62.82M
8 `3 U% J' {, \! C a| | └──章节11-9使用DenseNet卷积提取特征 .mp4 78.10M6 t( p+ |* I+ d/ @( s5 i/ b
| ├──12.图像定位 : Y6 F5 z1 E8 E
| | ├──章节12-1常见图像处理任务和图像定位原理 .mp4 120.36M/ Z* ~ c- Z5 O k. F
| | ├──章节12-2图像定位实例—数据观察与理解 .mp4 197.54M+ |) p5 h6 }* T3 \/ W z# c
| | ├──章节12-3 目标值得解析和可视化 .mp4 126.79M
. m3 O9 ~ R2 Y9 c| | ├──章节12-4 数据集路径读取与筛选 .mp4 105.58M7 Y# R1 q5 ^+ [3 ?. s; d
| | ├──章节12-5 解析xml目标值 .mp4 86.12M
: h& O" O5 o8 \0 }5 v$ ^| | ├──章节12-6 创建Dataset .mp4 140.53M
: s9 D4 m, i5 P| | ├──章节12-7 创建dataloader和图像可视化 .mp4 99.19M# Y/ _* q" D4 D K: g; _6 E1 D
| | ├──章节12-8 创建图像定位模型 .mp4 111.93M' f- i- ~# Y7 r
| | └──章节12-9 图像定位模型训练和预测 .mp4 107.18M
9 `; y, ?5 ]( A: y8 @| ├──13.Unet图像语义分割
& H5 f/ r5 G% i6 _" w| | ├──章节13-1 图像语义分割简介 .mp4 78.63M
6 v" P* S- S0 h$ C, g0 m2 B, u| | ├──章节13-10 前向传播部分 .mp4 119.43M
6 X/ C! ]! v: Y9 T- U* k| | ├──章节13-11 模型训练- .mp4 120.16M" }. X8 i3 s. G" h
| | ├──章节13-12 模型测试 .mp4 126.15M
2 p, c+ F" n# |6 e; { E+ A7 ]/ r| | ├──章节13-13 模型预测 .mp4 91.67M
( r" {8 s+ A5 o5 @0 S| | ├──章节13-2 UNET语义分割结构介绍 .mp4 115.26M
7 N3 ]) L8 I6 W+ Y; R& g' M! v# ~| | ├──章节13-3 语义分割输入输出 反卷积和Iou指标 .mp4 82.45M: ~5 R G1 R1 H7 W
| | ├──章节13-4 Unet 语义分割数据观察 .mp4 108.99M# D3 m$ L0 P3 \ g8 ]
| | ├──章节13-5 创建dataset输入 .mp4 176.88M6 p9 l- o* U& d
| | ├──章节13-6 创建和测试dataset并绘图 .mp4 99.49M, v% W" S. y# K1 [
| | ├──章节13-7 下采样模型- .mp4 107.90M+ q/ {: `3 b- d9 J* L
| | ├──章节13-8 上采样模型 .mp4 119.39M- Y1 ^$ P- p' U' C G2 N: Y
| | └──章节13-9 unet模型初始化部分 .mp4 144.42M! T% r1 s. O/ L& j% g& y* `
| ├──14.LinNet图像语义分割 + D n: Z: w# F# N
| | ├──14-2 无视频（课后作业，大家自己写出这个模型） .mp4 43.46M0 X, s/ _( ~$ Q
| | ├──章节14 -7 解码器模块 .mp4 106.57M* M% |0 C8 u) X) e
| | ├──章节14-1 LinkNet 图像语义分割简介 .mp4 81.02M; w2 P; @8 `7 J1 s% `- }
| | ├──章节14-10 模型前向传播 .mp4 82.91M4 e5 k( N9 H- x7 \5 }8 g2 ?
| | ├──章节14-11 模型训练和Iou指标 .mp4 89.27M
3 T; q0 G* U0 D/ D0 m| | ├──章节14-3 代码组织结构 .mp4 85.64M
# O$ @7 b8 q: V7 h) K _% U| | ├──章节14-4 卷积模块 .mp4 98.42M1 |/ y/ A' T) f9 z$ y
| | ├──章节14-5 反卷积 .mp4 115.27M
0 l9 M M: v: R- N# L| | ├──章节14-6 编码器模块 .mp4 123.83M9 D9 A! s6 d* y0 M/ M5 f
| | ├──章节14-8 输入和编码部分初始化 .mp4 98.50M" y6 Q7 l& S/ C3 {& T8 W! t) S8 C" G
| | └──章节14-9 解码器和输出部分初始化 .mp4 100.69M
8 C2 U9 W1 b; U7 @3 r4 b; R( i| ├──15.文本分类与词嵌入表示 3 f& X' \: _3 Y7 \7 h2 F* X& E
| | ├──章节15-1 文本表示与词嵌入 .mp4 85.94M
* B9 a5 @' W' H7 F/ m4 I! Z! z9 j| | ├──章节15-2 文本向量化流程与分词 .mp4 86.08M
3 W. I. S) ], P& M0 f5 O3 g: _& B| | ├──章节15-3 文本向量化实现 .mp4 122.44M) [7 N/ h3 c/ U- J5 W
| | ├──章节15-4 简单文本分类 .mp4 106.32M. M7 k' C- P' m+ Z t0 [9 O
| | ├──章节15-5 创建词表-认识数据集 .mp4 110.03M
+ O S4 P7 u5 J- T' U| | ├──章节15-6 模型训练 .mp4 139.98M, T+ s& Q/ b( e; \$ C0 X
| | └──章节15-7 使用预训练的词向量 .mp4 136.76M" v) M7 b$ U4 q! s: q
| ├──16.Rnn循环神经网络 I% P- k( e& k' l
| | ├──章节 16-6 GRU网络简介 .mp4 28.69M8 \" m) y" r. o4 R
| | ├──章节16-1 Rnn循环神经网络介绍 .mp4 84.59M
U: k e7 ]9 _ U, {: e| | ├──章节16-2 RnnCell在序列上展开模型实现 .mp4 190.55M$ k; ]( s! F& Q& u. S& _9 M: }
| | ├──章节16-3 RnnCell简单文本分类模型 .mp4 146.20M- z- f- k/ z s Y1 B
| | ├──章节16-4 Lstm网络简介 .mp4 59.73M
5 d u5 ^& a; ?7 J. A h| | ├──章节16-5 LstmMcell实现文本分类 .mp4 93.61M5 R$ T! i6 V! e% ]2 X
| | └──章节16-7 Lstm 高价API .mp4 156.27M
: f0 ^# ?' w: k| ├──17（二）. 中文外卖评论情绪分类 7 \2 G4 F9 ]2 ?( B
| | ├──章节17-1（案例二） 中文外卖评论情绪分类-上 .mp4 134.12M- B* `; ]$ t* f. _
| | ├──章节17-2（案例二） 中文外卖评论情绪分类-下 .mp4 123.94M
# h2 `* z- ^$ e7 t: B| | └──章节17-3 RNN的优化方法 .mp4 107.73M& q1 u2 p$ K# F, ^" i8 r6 `. V
| ├──17（一）. twitter 评论情绪分类 : `& j# b# n+ h7 `
| | ├──章节17-1 twitter 评论情绪分类-数据读取与观察 .mp4 146.89M2 m% n) w! }; G2 Y+ X. F; k
| | ├──章节17-2 twitter 评论情绪分类-创建词表 .mp4 111.25M
1 ^1 l; |7 e4 ^% `| | ├──章节17-3 划分训练测试数据，创建dataset .mp4 74.52M" t' \3 L( ?- R% {% h1 U8 U
| | ├──章节17-4 基础文本分类模型 .mp4 73.72M2 m9 K1 W) e8 m7 S: ]
| | └──章节17-5 Lstm 文本分类模型 .mp4 188.42M2 V- [8 h- p: h* g$ ?
| ├──18.注意力机制 - ^9 X f) L1 I( z" y/ z' |( y) X
| | ├──章节18-1 seq2seq简介 .mp4 61.44M! x* n+ O: J; y4 h, g
| | ├──章节18-2 注意力机制简介 .mp4 70.31M. N9 o& r) R9 Y7 \0 u. n
| | ├──章节18-3 自注意力机制简介 .mp4 82.45M7 U/ G" l3 n; ~+ b- {# B7 z
| | ├──章节18-4 transformer 简介 .mp4 165.47M
7 |6 C0 h# q/ W, B0 W7 z, Y* O- j. W| | └──章节18-5 transformer 文本分类小案例 .mp4 99.12M* F7 `6 M# J' o( y
| ├──19. Rnn序列预测-北京空气质量
( T n3 ?/ O: g" _" s! a| | ├──章节19-1 数据读取与观察 .mp4 139.42M3 F& S6 f9 k; z: D7 x. O
| | ├──章节19-2 数据预处理 .mp4 95.21M4 p9 C" I2 @) ~! E) l2 a5 X. e( y
| | ├──章节19-3 数据预处理 .mp4 159.69M
! w7 Z0 k4 n+ x; Y8 r| | ├──章节19-4 数据预处理 .mp4 92.95M
2 p& e7 u& x( y2 }4 \" d% i2 f| | ├──章节19-5 创建dataset 输入 .mp4 80.01M
# M7 l) s' k7 z Z% V$ Y| | ├──章节19-6 创建时序预测模型 .mp4 100.61M/ c) r; E w9 f& B2 ]% S( j' q
| | ├──章节19-7 模型训练跟预测 .mp4 176.06M# n2 V3 A, b, I# ^1 c& s
| | └──章节19-8 模型预测演示 .mp4 186.48M( r2 d3 K( M2 s8 a' C
| ├──2.深度学习基础与线性回归实例 5 U1 X$ Z% N7 \
| | ├──章节2-1机器学习基础-线性回归 .mp4 50.52M
4 G( r! f9 k, |! z3 ]% L| | ├──章节2-2收入数据集读取与观察 .mp4 111.73M
5 @4 H6 }& G! ?3 M& o| | ├──章节2-3初始化模型、损失函数和优化方法 .mp4 147.34M+ c: ^( F8 P" i6 z1 ~0 _
| | └──章节2-4模型训练与结果可视化 .mp4 147.98M
5 f: }* Z$ H' c| ├──20. Tensorboard可视化
4 J6 x3 b/ S# X- z4 \7 R3 T| | ├──章节20-1 Tensorboard 安装与导入 .mp4 87.80M/ a, C$ ]! _( }* {* j. b
| | ├──章节20-2 Tensorboard 可视化 .mp4 68.63M
/ ^* C, S( ?8 t; [' ?| | ├──章节20-3 Tensorboadr 网络模型结构可视化 .mp4 68.28M
2 l1 S8 F2 ^# n! H1 M& F| | └──章节20-4 标量数据可视化 .mp4 80.31M0 q0 ^6 f% T9 _& M- E6 f
| ├──21.一维卷积网络
8 H8 n: X4 V2 M" l* F7 [: v. ^| | ├──章节21-1 一维卷积原理与网络结构 .mp4 92.20M# i" V* D5 @& \% U! I( _
| | ├──章节21-2 中文分词 .mp4 109.09M# M* `2 S; @: F p
| | ├──章节21-3 创建词表 .mp4 95.97M: Q0 F* {# ]5 r0 O
| | ├──章节21-4 划分数据集 .mp4 108.08M& U7 n+ Q. h+ e, Y( I Y F, G
| | ├──章节21-5 批处理函数 .mp4 135.03M
+ }! t( X9 Q( e7 \+ W6 e! m9 x| | ├──章节21-6 模型初始化 .mp4 118.45M
* |4 e$ P/ O0 e5 x. ?( G5 W| | └──章节21-7模型前向传播与训练 .mp4 81.09M" g+ W# K* `! k* @7 M) _
| ├──23.语义分割图片的标注——Labelme使用教程
: j6 M4 {$ ^5 w1 v| | ├──[23.1]--Labelme的安装和单张图片的标注 .mp4 31.05M
. V' C4 W2 q- x. X! M4 c| | ├──[23.2]--从标注文件生成图像语义分割数据集 .mp4 30.43M( t. G: O) a& N' O
| | └──[23.3]--标注图片的读取和验证 .mp4 23.84M- V Z* |; I1 r) V
| ├──24.多任务学习
4 K& l5 d+ p% Z5 D4 b| | ├──[24.1]--多任务学习简介 .mp4 15.83M& @- x& o* w0 s3 F. p) r
| | ├──[24.2]--多任务标签预处理 .mp4 32.11M
. O/ D) j& r6 U% I% o; B| | ├──[24.3]--创建dataset .mp4 47.09M u8 W2 e2 Z0 s7 p9 X- U: l' Z
| | ├──[24.4]--多任务模型创建(一) .mp4 31.95M
4 w' Z" l7 \( S2 i" c| | ├──[24.5]--多任务模型创建(二) .mp4 16.92M
' r1 m6 N8 l+ t. j5 B| | └──[24.6]--多任务模型的训练 .mp4 40.00M8 F7 y' R H; G* k6 I/ Z+ G: n% u
| ├──25.目标识别与目标检测 - j Y3 K3 X7 S4 m2 J Z5 V
| | ├──[25.10]--目标识别标注文件的解析（一） .mp4 48.70M
+ l0 U/ n# \% z0 P$ G0 y( s$ l| | ├──[25.11]--目标识别标注文件的解析（二） .mp4 24.69M
1 S/ F1 R4 r$ C" n| | ├──[25.12]--创建输入Dataset .mp4 54.40M
0 s: @9 U6 z! G: D& p| | ├──[25.13]--创建dataloader、初始化模型和优化器 .mp4 42.37M x4 Y5 d" E* q/ l' } o
| | ├──[25.14]--目标识别的模型训练 .mp4 34.37M" ^0 w7 _% K( p' J. `- v7 I0 \
| | ├──[25.15]--目标识别的模型预测 .mp4 47.89M/ k0 W4 v0 c' I: S0 T
| | ├──[25.1]--目标识别综述——two_stage目标检测算法 .mp4 22.87M
/ u; `, }1 M+ c4 f| | ├──[25.2]--目标识别综述——one_stage目标检测算法 .mp4 31.84M
1 N5 r, H- U+ u. M' Q| | ├──[25.3]--PyTorch内置的目标检测模块 .mp4 22.17M& Q7 Q$ ?/ s a5 t- ~( e; _
| | ├──[25.4]--使用PyTorch内置目标检测模块 .mp4 24.65M: S) g/ ]8 Q6 e9 O; {
| | ├──[25.5]--目标识别预测结果解读与可视化 .mp4 33.77M6 w& b5 n$ U* }8 R
| | ├──[25.6]--PyTorch目标检测的使用 .mp4 29.40M g. ]( X& ~ L
| | ├──[25.7]--目标检测的图像标注 .mp4 22.59M
2 ^% \: g+ g' A% D/ S3 d| | ├──[25.8]--标注自有数据集并安装所需的库 .mp4 34.70M
) Q' i8 |6 F1 T- r& @% ?1 d( ?| | └──[25.9]--修改PyTorch内置目标检测模型的输出 .mp4 29.32M
4 V7 f) D1 `9 f3 h| ├──3.pytorch张量
7 Q" d# Y* \4 \2 ^1 H9 j| | ├──章节3-1Pytorch张量与数据类型 .mp4 266.81M8 V" a( ?* m: ]7 Q7 @/ O
| | ├──章节3-2张量运算与形状变换 .mp4 82.37M
' u+ l' L2 C8 |0 [5 T5 A0 a0 q| | ├──章节3-3张量微分运算 .mp4 144.81M
( e% Z; o' I2 T) E| | └──章节3-4入门实例的分解写法- .mp4 209.33M
4 p4 g7 v" {: e; M" u4 O| ├──4.逻辑回归与多层感知机
- e8 H0 I9 t& P' g) \| | ├──章节4-10添加正确率和验证数据 .mp4 275.41M$ K/ y2 x/ s( ]9 q2 D
| | ├──章节4-1逻辑回归简介与数据预处理 .mp4 135.37M* J' Y' U3 Q1 ~8 l9 j
| | ├──章节4-2逻辑回归模型的创建与训练 .mp4 221.93M
' C" z0 s" f& a! S% _6 F3 w( ^| | ├──章节4-3多层感知器简介 .mp4 84.06M! a. p% l4 K( E5 n) f
| | ├──章节4-4多层感知器实例-数据预处理 .mp4 193.71M& d/ @, j' P2 o% ~
| | ├──章节4-5多层感知器模型创建 .mp4 110.45M
, ]* K! y3 Q) d| | ├──章节4-6多层感知器模型改写与解释 .mp4 125.26M, U# N; E3 o, J6 ^" H; s5 Z
| | ├──章节4-7多层感知器模型训练 .mp4 97.00M
( G) z9 C% u. N* D3 T| | ├──章节4-8使用Dataset和Dataloader加载模型数据 .mp4 165.81M
; k& F& J& ?0 u$ | h| | └──章节4-9划分验证数据和测试数据 .mp4 187.46M
- b* s! r6 S1 Y g/ O| ├──5.多分类问题
/ k2 D2 {8 `: w# R3 G( s3 K| | ├──章节5-1Softmax多分类与鸢尾花数据集预处理 .mp4 157.03M
# ~/ J+ ^- E* e' |; b| | ├──章节5-2多分类模型创建与损失函数 .mp4 142.84M
6 b2 _* V( y6 }3 R4 `| | ├──章节5-3多分类模型训练与调试 .mp4 230.82M
2 g. c% s/ {: q# c/ r| | ├──章节5-4编写通用训练函数（一） .mp4 205.63M3 [- e* I0 c/ |) f( D1 w
| | └──章节5-5编写通用训练函数（二） .mp4 256.20M
, V& F% w$ j/ a6 U0 }| ├──6.手写数字全连接模型 7 m, q3 S; x* N: |% k
| | ├──章节6-1MNIST数据集的下载和使用 .mp4 182.36M
' r( u8 p' b5 }% H% J| | ├──章节6-2认识手写数据集MNIST .mp4 163.06M
/ }9 t7 E) _3 I| | └──章节6-3MNIST数据集全连接模型训练 .mp4 156.83M, ]: m5 Z0 [4 I# L
| ├──7.基础部分总结
, J* z4 Z) r8 i1 f. || | ├──章节7-1梯度下降算法与学习速率 .mp4 107.89M
& q7 E1 b- C! N& M( G o| | ├──章节7-2反向传播算法与优化器 .mp4 119.41M
9 Z$ D" A4 U; b3 b6 c| | ├──章节7-3基础部分知识点总结 .mp4 191.62M! [- K: p; q0 B& f: A
| | └──章节7-4基础部分作业——Fashi-MNIST数据分类 .mp4 38.42M' a7 s6 Z1 y* r8 A( c
| ├──8.计算机视觉基础
# E5 w9 o; q, l; [| | ├──章节8-10Dropout抑制过拟合 .mp4 89.52M! x4 G6 R" H! X' {9 Y! J# Y# i
| | ├──章节8-11Dropout代码实现- .mp4 173.38M4 I: \5 u) y% e* k0 V; O1 k- t
| | ├──章节8-12批标准化（Batch Normalization）简介 .mp4 111.44M) O4 W& w2 D( j, U4 h3 R
| | ├──章节8-13Batch Normalization层的代码实现 .mp4 172.49M
# H9 i! Q; u, h+ ?7 [| | ├──章节8-14超参数选择原则 .mp4 56.63M/ l/ l: ^2 k$ U. \; `; v
| | ├──章节8-1什么是卷积 .mp4 139.92M7 C0 s+ `1 j- I! {) x# e+ x1 e/ Q
| | ├──章节8-2卷积模型的整体架构 .mp4 119.92M
2 P5 A# w7 \$ p| | ├──章节8-3卷积模型解决手写数字分类 .mp4 351.19M
# W5 {: q( }9 c$ u" C0 r| | ├──章节8-4使用GPU加速训练 .mp4 225.86M
! `# D) ?) ]+ a6 x7 [/ b| | ├──章节8-5卷积模型基础实例—四种天气数据集 .mp4 343.65M$ z _) C- {- k# u+ y ~) P/ d
| | ├──章节8-6读取、预处理图片并创建Dataset .mp4 112.08M6 S7 |$ r \* B* o" x. ~' S
| | ├──章节8-7创建Dataloader和可视化图片 .mp4 202.97M
. K% g; d! J8 B| | ├──章节8-8四种天气分类模型的创建 .mp4 185.80M
- O3 q/ ]7 E( {; q7 D( l| | └──章节8-9卷积模型的训练 .mp4 110.73M
' ]+ a& w f& ?4 e3 q| └──9.预训练模型(迁移学习) / w& G9 Z) o! r& r
| | ├──章节9-1预训练模型与VGG架构 .mp4 151.68M8 D! [5 j3 X/ C/ v" s# i
| | ├──章节9-2预训练模型的使用介绍 .mp4 109.67M6 y! n/ t5 X& ^# K, V; |
| | ├──章节9-3预训练模型VGG的代码实现 .mp4 152.14M
, j: _$ h2 c# m, H| | ├──章节9-4图像数据增强 .mp4 228.33M% w0 H/ K7 m! Z s" I: @
| | ├──章节9-5学习速率衰减 .mp4 160.28M* k+ |9 Y/ z6 W2 u* }
| | ├──章节9-6RESNET预训练模型 .mp4 180.71M; Y6 t0 Q. H( @- K# D) \
| | ├──章节9-7微调与迁移学习 .mp4 166.68M
8 O6 q8 ^" w H- I3 u$ || | └──章节9-8模型权重保存 .mp4 222.87M$ t0 E5 d7 `9 Q
└──课程资料 8 ]9 o+ Q% m7 l" {, |
| ├──参考代码和部分数据集
: {8 J. g, S& k7 _) J7 g1 w4 r| | └──参考代码
P( Q. p; A ~2 o( J3 A9 s| ├──Miniconda3和conda配置文件 .zip 50.54M3 f V3 F' @. i1 \: J
| ├──unet_model权重_建议还是自己训练 .zip 122.07M$ ~# m! }1 V% n* x0 H
| ├──VC_redist.x64 .exe 14.28M: N" c! J. O+ @& T$ g! R; w
| ├──常见预训练模型权重 .zip 827.58M
/ g* g f9 N* c+ W! F| ├──大型数据集 .zip 2.97G3 s. s5 H; U4 d; h8 T! ^1 D" l( @ k
| ├──课件 .zip 7.08M2 v Z+ \3 B5 p2 l
| └──文本分类数据集 .zip 1.44M2 {% F; A/ i! e3 R" J) Y2 k
Y. [% Y4 J x& L% A) W6 i
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资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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发表于 2022-8-8 08:36:01
