Aprende Pytorch para el aprendizaje profundo
Bienvenido a The Zero To Mastery Learn Pytorch para el curso de aprendizaje profundo, el segundo mejor lugar para aprender Pytorch en Internet (el primero es la documentación de Pytorch).
- Actualización de abril de 2023: ¡ El nuevo tutorial para Pytorch 2.0 está en vivo! Y debido a que Pytorch 2.0 es un aditivo (nuevas características) y la versión compatible con retroceso, todos los materiales del curso anterior seguirán funcionando con Pytorch 2.0.
Contenido de esta página
- Materiales del curso/esquema
- Sobre este curso
- Estado (el progreso de la creación del curso)
- Registro (un registro del proceso de creación de material del curso)
Materiales del curso/esquema
- Versión del libro en línea: todos los materiales de curso están disponibles en un libro en línea legible en Learnpytorch.io.
- ? Primeras cinco secciones en YouTube: aprende Pytorch en un día viendo los primeras 25 horas de material.
- ? Enfoque del curso: código, código, código, experimento, experimento, experimento.
- ? ️ Estilo de enseñanza: https://sive.rs/kimo.
- ? Haga una pregunta: consulte la página de discusiones de GitHub para ver las preguntas existentes/Pregunte la suya.
| Sección | ¿Qué cubre? | Ejercicios y extracurriculum | Toboganes |
|---|
| 00 - Fundamentos de Pytorch | Muchas operaciones fundamentales de Pytorch utilizadas para el aprendizaje profundo y las redes neuronales. | Ir a ejercicios y extracurriculum | Ir a las diapositivas |
| 01 - flujo de trabajo de Pytorch | Proporciona un esquema para abordar problemas de aprendizaje profundo y construir redes neuronales con Pytorch. | Ir a ejercicios y extracurriculum | Ir a las diapositivas |
| 02 - Clasificación de la red neuronal de Pytorch | Utiliza el flujo de trabajo de Pytorch desde 01 para pasar por un problema de clasificación de red neuronal. | Ir a ejercicios y extracurriculum | Ir a las diapositivas |
| 03 - Pytorch Computer Vision | Veamos cómo se puede usar Pytorch para problemas de visión por computadora utilizando el mismo flujo de trabajo de 01 y 02. | Ir a ejercicios y extracurriculum | Ir a las diapositivas |
| 04 - conjuntos de datos personalizados de Pytorch | ¿Cómo se carga un conjunto de datos personalizado en Pytorch? También colocaremos los cimientos en este cuaderno para nuestro código modular (cubierto en 05). | Ir a ejercicios y extracurriculum | Ir a las diapositivas |
| 05 - Pytorch se vuelve modular | Pytorch está diseñado para ser modular, convirtamos lo que hemos creado en una serie de scripts de Python (así es como a menudo encontrarás el código Pytorch en la naturaleza). | Ir a ejercicios y extracurriculum | Ir a las diapositivas |
| 06 - Pytorch Transfer Learning | Tomemos un modelo previamente realizado bien y ajustemos a uno de nuestros propios problemas. | Ir a ejercicios y extracurriculum | Ir a las diapositivas |
| 07 - Milestone Project 1: Pytorch Experiment Tracking | Hemos construido un montón de modelos ... ¿No sería bueno rastrear cómo van todos? | Ir a ejercicios y extracurriculum | Ir a las diapositivas |
| 08 - Milestone Project 2: Pytorch Paper Replicating | Pytorch es el marco de aprendizaje profundo más popular para la investigación de aprendizaje automático, veamos por qué replicando un documento de aprendizaje automático. | Ir a ejercicios y extracurriculum | Ir a las diapositivas |
| 09 - Milestone Project 3: Implementación del modelo | Así que hemos construido un modelo de pytorch que funciona ... ¿cómo lo tenemos en manos de los demás? Sugerencia: implementarlo en Internet. | Ir a ejercicios y extracurriculum | Ir a las diapositivas |
| Recursos adicionales de pytorch | Este curso cubre una gran cantidad de pytorch y aprendizaje profundo, pero el campo del aprendizaje automático es vasto, por aquí encontrará libros y recursos recomendados para: Pytorch and Deep Learning, ML Engineering, PNL (procesamiento de lenguaje natural), datos de series de tiempo, dónde encontrar conjuntos de datos y más. | - | - |
| Hoja de trucos de Pytorch | Una descripción muy rápida de algunas de las características principales de Pytorch Plus Links a varios recursos donde se pueden encontrar más en el curso y en la documentación de Pytorch. | - | - |
| Un tutorial rápido de Pytorch 2.0 | Una introducción de Fassssst a Pytorch 2.0, qué hay de nuevo y cómo comenzar junto con recursos para obtener más información. | - | - |
Estado
¡Todos los materiales completados y videos publicados en Zero to Mastery!
Consulte la página del proyecto para el tablero de trabajo en progreso-https://github.com/users/mrdbourke/projects/1
- Recuento total de videos: 321
- Código de esqueleto hecho para: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09
- Anotaciones de hecho (texto) para: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09
- Imágenes hechas para: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09
- Notas clave para: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09
- Ejercicios y soluciones para: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09
Vea el registro para actualizaciones casi diarias.
Sobre este curso
¿Para quién es este curso?
Usted: eres un principiante en el campo del aprendizaje automático o el aprendizaje profundo y te gustaría aprender Pytorch.
Este curso: te enseña a Pytorch y muchos conceptos de aprendizaje automático de una manera práctica y de código.
Si ya tiene una experiencia de 1 año+ en el aprendizaje automático, este curso puede ayudar, pero está específicamente diseñado para ser amigable para principiantes.
¿Cuáles son los requisitos previos?
- 3-6 meses codificando Python.
- Al menos un curso de aprendizaje automático para principiantes (sin embargo, esto podría omitirse, los recursos están vinculados para muchos temas diferentes).
- Experiencia con los cuadernos Jupyter o Google Colab (aunque puede recoger esto a medida que avanzamos).
- Una voluntad de aprender (lo más importante).
Para 1 y 2, recomendaría el cero de la ciencia de datos de Mastery y el aprendizaje automático Bootcamp, le enseñará los fundamentos del aprendizaje automático y Python (sin embargo, estoy parcial, también enseño ese curso).
¿Cómo se enseña el curso?
Todos los materiales del curso están disponibles de forma gratuita en un libro en línea en Learnpytorch.io. Si te gusta leer, recomendaría pasar por los recursos allí.
Si prefiere aprender por video, el curso también se enseña en formato de estilo de aprendizaje, lo que significa que escribo el código Pytorch, escribe el código Pytorch.
¡Hay una razón por la que el lema del curso incluye si en duda, ejecuta el código y el experimento, experimente, experimente! .
Todo mi objetivo es ayudarlo a hacer una cosa: aprender el aprendizaje automático escribiendo el código Pytorch.
Todo el código está escrito a través de Google Colab Notebooks (también puede usar Notebooks Jupyter), un increíble recurso gratuito para experimentar con el aprendizaje automático.
¿Qué obtendré si termino el curso?
Hay certificados y todo ese jazz si pasa por los videos.
Pero los certificados son meh.
Puede considerar este curso como un constructor de impulso de aprendizaje automático.
Al final, habrá escrito cientos de líneas de código Pytorch.
Y habrá estado expuesto a muchos de los conceptos más importantes en el aprendizaje automático.
Entonces, cuando vaya a construir sus propios proyectos de aprendizaje automático o inspeccionar un proyecto de aprendizaje automático público hecho con Pytorch, se sentirá familiar y, si no es así, al menos sabrá dónde buscar.
¿Qué construiré en el curso?
Comenzamos con los fundamentos Barebone de Pytorch y el aprendizaje automático, por lo que incluso si eres nuevo en el aprendizaje automático, te pondrás al día.
Luego, exploraremos áreas más avanzadas, incluida la clasificación de la red neuronal de Pytorch, los flujos de trabajo de Pytorch, la visión por computadora, los conjuntos de datos personalizados, el seguimiento de los experimentos, la implementación del modelo y mi favorito personal: Transfer Learning, una poderosa técnica para tomar lo que un modelo de aprendizaje automático ha aprendido en otro problema y aplicarlo a su cuenta.
En el camino, construirá tres proyectos de hitos que rodean un proyecto general llamado FoodVision, un modelo de visión por computadora de red neuronal para clasificar las imágenes de alimentos.
Estos proyectos de hitos lo ayudarán a practicar el uso de Pytorch para cubrir importantes conceptos de aprendizaje automático y crear una cartera que pueda mostrar a los empleadores y decir "Esto es lo que he hecho".
¿Cómo empiezo?
Puede leer los materiales en cualquier dispositivo, pero este curso se ve mejor y se codifica dentro de un navegador de escritorio.
El curso utiliza una herramienta gratuita llamada Google Colab. Si no tienes experiencia con él, pasaría por la introducción gratuita al tutorial de Google Colab y luego volvería aquí.
Para comenzar:
- Haga clic en uno de los enlaces de cuaderno o sección anteriores como "00. Fundamentos de Pytorch".
- Haga clic en el botón "Abrir en Colab" en la parte superior.
- Presione Shift+Enter varias veces y vea qué sucede.
Mi pregunta no es respondida
Por favor, deje una discusión o envíeme un correo electrónico directamente: Daniel (AT) Mrdbourke (Dot) Com.
Registro
Actualizaciones casi diarias de lo que está sucediendo.
- 15 de mayo de 2023 - Tutorial Pytorch 2.0 terminado + Videos agregados a ZTM/UDEMY, ver código: https://www.learnpytorch.io/pytorch_2_intro/
- 13 de abril de 2023 - Actualizar Pytorch 2.0 Notebook
- 30 de marzo de 2023 - Actualizar el cuaderno Pytorch 2.0 con más información/código limpio
- 23 de marzo de 2023 - Tutorial de actualización Pytorch 2.0 con anotaciones e imágenes
- 13 de marzo de 2023 - Agregar código de arranque para el tutorial Pytorch 2.0
- 18 de noviembre de 2022 - Agregue una referencia para 3 errores más comunes en Pytorch + Enlaces a secciones de cursos para más: https://www.learnpytorch.io/pytorch_most_common_errors/
- 9 de noviembre de 2022 - Agregue la hoja de trucos de Pytorch para una descripción general muy rápida de las características principales de Pytorch + Enlaces a las secciones del curso: https://www.learnpytorch.io/pytorch_cheatsheet/
- 9 de noviembre de 2022 - ¡Los materiales completos del curso (más de 300 videos) ahora están en vivo en Udemy! Puede registrarse aquí: https://www.udemy.com/course/pytorch-fordeep-letarning/?couponcode=ztmgoodies7 (lanzamiento de código de acuerdo válido por 3-4 días desde esta línea)
- 4 de noviembre de 2022 - Agregue un cuaderno para la hoja de trucos de Pytorch en
extras/ (una visión general simple de muchas de las funcionalidades más importantes de Pytorch) - 2 de octubre de 2022 - ¡Todos los videos para la Sección 08 y 09 publicados (más de 100 videos para las últimas dos secciones)!
- 30 de agosto de 2022 - Grabado 15 videos para 09, Videos totales: 321, terminado Sección 09 Videos! ... incluso más grande que 08 !!
- 29 de agosto de 2022 - grabados 16 videos para 09, videos totales: 306
- 28 de agosto de 2022 - grabados 11 videos para 09, videos totales: 290
- 27 de agosto de 2022 - grabados 16 videos para 09, videos totales: 279
- 26 de agosto de 2022 - Agregue toques de acabado al cuaderno 09, agregue diapositivas para 09, cree soluciones y ejercicios para 09
- 25 de agosto de 2022 - Agregue anotaciones y limpieza 09, elimine los TK, las imágenes de limpieza, hagan diapositivas para 09
- 24 de agosto de 2022 - Agregar anotaciones a 09, comida para llevar, ejercicios y extracurriculum
- 23 de agosto de 2022 - Agregar anotaciones a 09, agregar muchas imágenes/diapositivas
- 22 de agosto de 2022 - Agregar anotaciones a 09, comenzar a trabajar en diapositivas/imágenes
- 20 de agosto de 2022 - Agregar anotaciones a 09
- 19 de agosto de 2022 - Agregue anotaciones a 09, ¡mira las impresionantes demostraciones!
- 18 de agosto de 2022 - Agregar anotaciones a 09
- 17 de agosto de 2022 - Agregar anotaciones a 09
- 16 de agosto de 2022 - Agregar anotaciones a 09
- 15 de agosto de 2022 - Agregar anotaciones a 09
- 13 de agosto de 2022 - Agregar anotaciones a 09
- 12 de agosto de 2022 - Agregue archivos de demostración para el cuaderno 09 a
demos/ , comience a anotar el cuaderno 09 con texto explicador - 11 de agosto de 2022 - Finalizar código de esqueleto para el cuaderno 09, el curso finaliza los modelos 2x, uno para FoodVision Mini y otro para (secreto)
- 10 de agosto de 2022 - Agregar sección para recursos adicionales de Pytorch (lugares para obtener más información sobre Pytorch/Deep Learning): https://www.learnpytorch.io/pytorch_extra_resources/
- 09 de agosto de 2022 - Agregue más código de esqueleto al cuaderno 09
- 08 de agosto de 2022: cree un borrador de cuaderno para 09, finalice el objetivo para implementar FoodVision Mini Model y hacerlo de acceso público
- 05 de agosto de 2022 - Grabado 11 videos para 08, Videos totales: 263, Sección 08 Videos terminados! ... la sección más grande hasta ahora
- 04 de agosto de 2022 - grabados 13 videos para 08, videos totales: 252
- 03 de agosto de 2022 - grabados 3 videos para 08, videos totales: 239
- 02 de agosto de 2022 - grabados 12 videos para 08, videos totales: 236
- 30 de julio de 2022 - grabados 11 videos para 08, videos totales: 224
- 29 de julio de 2022 - Agregar ejercicios + soluciones para 08, ver tutorial en vivo en YouTube: https://youtu.be/tjpw_by8y3g
- 28 de julio de 2022 - Agregar diapositivas para 08
- 27 de julio de 2022 - Limpieza Gran parte de 08, comience en diapositivas para 08, ejercicios y extracurriculum a continuación
- 26 de julio de 2022 - Agregar anotaciones e imágenes para 08
- 25 de julio de 2022 - Agregar anotaciones para 08
- 24 de julio de 2022 - lanzó la primera mitad de curso (cuadernos 00-04) en un solo video (¡¡¡Último horas!) En YouTube: https://youtu.be/z_ikdlimn6a
- 21 de julio de 2022 - Agregar anotaciones e imágenes para 08
- 20 de julio de 2022 - Agregue anotaciones e imágenes para 08, ¡acercándose tanto! Esta es una sección épica
- 19 de julio de 2022 - Agregar anotaciones e imágenes para 08
- 15 de julio de 2022 - Agregar anotaciones e imágenes para 08
- 14 de julio de 2022 - Agregar anotaciones para 08
- 12 de julio de 2022 - Agregar anotaciones para 08, woo woo esta es la sección Bigggg!
- 11 de julio de 2022 - Agregar anotaciones para 08
- 9 de julio de 2022 - Agregar anotaciones para 08
- 8 de julio de 2022 - Agregue un montón de anotaciones a 08
- 6 de julio de 2022 - ¡Curso lanzado en la Academia ZTM con videos para las secciones 00-07! - https://dbourke.link/ztmpytorch
- 1 de julio de 2022 - Agregar anotaciones e imágenes para 08
- 30 de junio de 2022 - Agregar anotaciones para 08
- 28 de junio de 2022 - Grabado 11 videos para la Sección 07, Total Video Count 213, ¡todos los videos para la Sección 07 completos!
- 27 de junio de 2022 - Grabado 11 videos para la Sección 07, Total Video Count 202
- 25 de junio de 2022 - Recreó 7 videos para la Sección 06 para incluir API actualizadas, recuento total de videos 191
- 24 de junio de 2022 - Recreó 12 videos para la Sección 06 para incluir API actualizadas
- 23 de junio de 2022 - Annotaciones de finalización para 07, agregue la plantilla de ejercicio y las soluciones para el tutorial 07 + de video en YouTube: https://youtu.be/co_r2fycaju
- 21 de junio de 2022-Hacer 08 de extremo a extremo ejecutable, agregar imágenes y anotaciones para 07
- 17 de junio de 2022 - Fix up 06, 07 V2 Para la próxima actualización de la versión de Vision, agregue muchas anotaciones a 08
- 13 de junio de 2022 - Agregue el cuaderno 08 Primera versión, comenzando a replicar el papel del transformador de visión
- 10 de junio de 2022 - Agregar anotaciones para 07 V2
- 09 de junio de 2022 - Crear 07 V2 para
torchvision v0.13 (esto reemplazará 07 V1 cuando se libera torchvision=0.13 ) - 08 de junio de 2022 - Adapte 06 V2 para
torchvision v0.13 (esto reemplazará 06 V1 cuando se libera torchvision=0.13 ) - 07 de junio de 2022 - Crear cuaderno 06 V2 para la próxima actualización
torchvision (nuevos métodos de aprendizaje de transferencia) - 04 de junio de 2022 - Agregar anotaciones para 07
- 03 de junio de 2022 - Huuuuuuuuge Cantidad de anotaciones agregadas al 07
- 31 de mayo de 2022-Agregue un montón de anotaciones para 07, haga que el código sea ejecutable de extremo a extremo
- 30 de mayo de 2022 - Grabe 4 videos para 06, terminado la sección 06, en la sección 07, videos totales 186
- 28 de mayo de 2022 - Grabe 10 videos para 06, videos totales 182
- 24 de mayo de 2022: agregue soluciones y ejercicios para 06
- 23 de mayo de 2022 - Anotaciones e imágenes terminadas para 06, tiempo para hacer ejercicios y soluciones
- 22 de mayo de 2202 - Agregue muchas imágenes al 06
- 18 de mayo de 2022 - Agregue muchas anotaciones al 06
- 17 de mayo de 2022 - Se agregó un montón de anotaciones para la Sección 06
- 16 de mayo de 2022 - grabados 10 videos para la sección 05, finalizar videos para la sección 05 ✅
- 12 de mayo de 2022: ejercicios y soluciones agregadas para 05
- 11 de mayo de 2022 - Limpie los cuadernos Parte 1 y Parte 2 para 05, haga diapositivas para 05, comience en ejercicios y soluciones para 05
- 10 de mayo de 2022 - Actualizaciones de Huuuuge a la sección 05, consulte el sitio web, se ve bonito: https://www.learnpytorch.io/05_pytorch_ing_modular/
- 09 de mayo de 2022 - Agregue un montón de materiales para 05, documentos de limpieza
- 08 de mayo de 2022 - Agregue un montón de materiales para 05
- 06 de mayo de 2022 - Continuar haciendo materiales para 05
- 05 de mayo de 2022 - Actualizar la sección 05 con encabezados/esquema
- 28 de abril de 2022 - grabados 13 videos para 04, videos terminados para 04, ahora para hacer materiales para 05
- 27 de abril de 2022 - grabados 3 videos para 04
- 26 de abril de 2022 - grabados 10 videos para 04
- 25 de abril de 2022 - grabados 11 videos para 04
- 24 de abril de 2022 - Diapositivas preparadas para 04
- 23 de abril de 2022 - grabados 6 videos para 03, videos terminados para 03, ahora a 04
- 22 de abril de 2022 - grabados 5 videos para 03
- 21 de abril de 2022 - grabados 9 videos para 03
- 20 de abril de 2022 - grabados 3 videos para 03
- 19 de abril de 2022 - grabados 11 videos para 03
- 18 de abril de 2022 - Ejercicios/soluciones de finalización para 04, agregado tutorial de codificación en vivo de 04 ejercicios/soluciones en YouTube: https://youtu.be/vsfmf9wqwx0
- 16 de abril de 2022 - Ejercicios/soluciones de finalización para 03, agregado tutorial de codificación en vivo de 03 ejercicios/soluciones en YouTube: https://youtu.be/_pibmqpeyha
- 14 de abril de 2022 - Agregue imágenes/anotaciones finales para 04, comience en ejercicios/soluciones para 03 y 04
- 13 de abril de 2022 - Agregue más imágenes/anotaciones para 04
- 3 de abril de 2022 - Agregue más anotaciones para 04
- 2 de abril de 2022 - Agregue más anotaciones para 04
- 1 de abril de 2022 - Agregue más anotaciones para 04
- 31 de marzo de 2022 - Agregue más anotaciones para 04
- 29 de marzo de 2022 - Agregar más anotaciones para 04
- 27 de marzo de 2022 - Comenzar a agregar anotaciones para 04
- 26 de marzo de 2022 - Hacer un conjunto de datos para 04
- 25 de marzo de 2022 - Haga diapositivas para 03
- 24 de marzo de 2022 - Se corrigió el error para 03 no funciona en documentos (finalmente)
- 23 de marzo de 2022 - Agregue más imágenes para 03
- 22 de marzo de 2022 - Agregar imágenes para 03
- 20 de marzo de 2022 - Agregue más anotaciones para 03
- 18 de marzo de 2022 - Agregue más anotaciones para 03
- 17 de marzo de 2022 - Agregue más anotaciones para 03
- 16 de marzo de 2022 - Agregue más anotaciones para 03
- 15 de marzo de 2022 - Agregue más anotaciones para 03
- 14 de marzo de 2022 - Comience a agregar anotaciones para el cuaderno 03, consulte el trabajo en progreso aquí: https://www.learnpytorch.io/03_pytorch_comuter_vision/
- 12 de marzo de 2022 - Grabado 12 videos para 02, terminado la sección 02, ahora para hacer materiales para 03, 04, 05
- 11 de marzo de 2022 - grabados 9 videos para 02
- 10 de marzo de 2022 - grabados 10 videos para 02
- 9 de marzo de 2022 - Limpieza de diapositivas/código para 02, preparándose para grabar
- 8 de marzo de 2022 - grabados 9 videos para la sección 01, terminado la sección 01, ahora en 02
- 7 de marzo de 2022 - grabados 4 videos para la sección 01
- 6 de marzo de 2022 - grabados 4 videos para la sección 01
- 4 de marzo de 2022 - grabados 10 videos para la sección 01
- 20 de febrero de 2022 - Grabado 8 videos para la sección 00, sección terminada, ahora en 01
- 18 de febrero de 2022 - grabados 13 videos para la sección 00
- 17 de febrero de 2022 - grabados 11 videos para la sección 00
- 16 de febrero de 2022 - Guía de configuración agregada
- 12 de febrero de 2022 - ordenar Readme con la tabla de materiales del curso, imágenes de acabado y diapositivas para 01
- 10 de febrero de 2022: diapositivas e imágenes terminadas para 00, el cuaderno está listo para publicar: https://www.learnpytorch.io/00_pytorch_fundamentals/
- 01-07 de febrero 2022 - Agregar anotaciones para 02, terminado, aún necesito imágenes, ir a trabajar en ejercicios/soluciones hoy
- 31 de enero de 2022 - Comience a agregar anotaciones para 02
- 28 de enero de 2022 - Agregar ejercicios y soluciones para 01
- 26 de enero de 2022 - Muchas anotaciones más al 01, deberían estar terminadas mañana, haré ejercicios + soluciones entonces también
- 24 de enero de 2022 - Agregue un montón de anotaciones a 01
- 21 de enero de 2022 - Comience a agregar anotaciones para 01
- 20 de enero de 2022 - Anotaciones de acabado para 00 (aún necesita agregar imágenes), agregar ejercicios y soluciones para 00
- 19 de enero de 2022 - Agregar más anotaciones para 00
- 18 de enero de 2022 - Agregue más anotaciones para 00
- 17 de enero de 2022 - De vuelta de las vacaciones, agregando más anotaciones a 00
- 10 de diciembre de 2021 - Comience a agregar anotaciones para 00
- 9 de diciembre de 2021 - Creó un sitio web para el curso (LearnpyTorch.io) verá actualizaciones publicadas allí a medida que continúa el desarrollo
- 8 de diciembre de 2021 - Limpiar el cuaderno 07, comenzando a regresar a través del código y agregar anotaciones
- 26 de noviembre de 2021 - Finalizar código de esqueleto para 07, agregó cuatro experimentos diferentes, necesita limpiar y hacer más sencillo
- 25 de noviembre de 2021 - Código de limpieza para 06, agregue el código de esqueleto para 07 (seguimiento del experimento)
- 24 de noviembre de 2021 - Actualización 04, 05, 06 cuadernos para una digestión y aprendizaje más fácil, cada sección debe cubrir un máximo de 3 grandes ideas, 05 ahora está dedicado a convertir el código de cuaderno en código modular
- 22 de noviembre de 2021 - Actualización 04 Funciones de tren y prueba para hacer más sencillo
- 19 de noviembre de 2021 - cuaderno de 05 (transferencia de aprendizaje), actualizar el código de carga de datos personalizados en 04
- 18 de noviembre de 2021 - Código de visión actualizado para 03 y agregó código de carga del conjunto de datos personalizado en 04
- 12 de noviembre de 2021 - Se agregó un montón de código de esqueleto al cuaderno 04 para la carga del conjunto de datos personalizado, el siguiente es modelar con datos personalizados
- 10 de noviembre de 2021 - Investigar las mejores prácticas para conjuntos de datos personalizados para 04
- 9 de noviembre de 2021 - Actualización 03 Código de esqueleto para finalizar la construcción del modelo CNN, en 04 para cargar conjuntos de datos personalizados
- 4 de noviembre de 2021 - Agregue el código GPU a 03 + Train/Test Loops +
helper_functions.py - 3 de noviembre de 2021 - Agregue el inicio básico para 03, va a terminar para fin de semana
- 29 de octubre de 2021 - Código de esqueleto para 02, todavía algunas cosas más para limpiar/ordenar, creado 03
- 28 de octubre de 2021 - Código de esqueleto terminado para 02, que va a limpiar/ordenar mañana, 03 la próxima semana
- 27 de octubre de 2021 - Agregue un montón de código para 02, terminará mañana/para fin de semana
- 26 de octubre de 2021 - Actualización 00, 01, 02 con esquema/código, código esqueleto para 00 y 01 hecho, 02 siguiente
- 23, 24 de octubre de 2021 - ACTUALIZACIÓN 00 y 01 cuadernos con más esquema/código
- 20 de octubre de 2021 - Agregue los contornos de V0 para 01 y 02, agregue el esquema aproximado, por supuesto, a ReadMe, este curso se centrará en menos pero mejor
- 19 de octubre de 2021 - Inicio Repo, Agregar Fundamentals Notebook Draft V0
