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🙃 深度学习实践与知识总结
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* PyTorch基础知识(这点主要可以看文档基础教程) * PyTorch高级技巧(Hook、梯度累积等等,这我了解不是太多) * PyTorch实战技巧(如何提速(我的这个列表收集了一些)、如何有效的训练、如何降低显存占用等等) * PyTorch辅助工具实践(高层封装库,类似fastai这样的,等等) * PyTorch可视化特征图、感受野、运行过程监控、运行结果显示等等 * 除了PyTorch和Tensorflow这样的工具介绍外,感觉可以逐步引入相关知识点的介绍 再补充一个很重要的: * 如果能够深入浅出的介绍CUDA的编程,那是极好的!