1. PyTorch基礎
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張量（Tensors）： 學習 PyTorch 中表示數據的基本單元。了解如何創建、操作和使用張量。
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自動微分（Autograd）： 了解 PyTorch 的自動微分機制，這是訓練神經網絡的核心。
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模型定義和訓練： 學習如何使用 PyTorch 定義神經網絡模型、損失函數和優化器，并進行訓練。
2. 數據處理和加載
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數據加載器（DataLoader）： 了解如何使用 DataLoader 加載訓練和測試數據。
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數據預處理： 學習對數據進行預處理的常見方法，如變換、標準化等。
3. 模型保存和加載
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模型保存和加載： 學會如何保存和加載 PyTorch 模型的權重。
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模型轉換（Model Conversion）： 了解如何將 PyTorch 模型轉換為其他格式，以便在不同平臺上部署。
4. 調試和可視化
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調試工具： 掌握使用 PyTorch 的調試工具，如打印、調試器等。
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可視化工具： 了解如何使用 TensorBoard 或其他可視化工具來監視訓練過程。
5. PyTorch生態系統
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Torchvision： 學習使用 Torchvision 進行計算機視覺任務的常見操作。
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Transforms： 了解如何使用 PyTorch 的 Transforms 進行數據增強。
學習更多：
- PyTorch官方文檔
- Fast.ai深度學習教程
在學習過程中，通過動手實踐，嘗試構建和訓練簡單的神經網絡，熟悉 PyTorch 的基本操作和工作流程。
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