Slim GAIN（SGAIN）的pytorch代码实现，可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/125459154

《深度学习框架PyTorch：入门与实践》教程及全部源码及训练数据。 第二章介绍如何安装PyTorch和配置学习环境。 第三章介绍了PyTorch中多维数组Tensor和动态图autograd/Variable的使用，并配以例子。 第四章介绍了PyTorch中神经网络模块nn的基础用法，同时讲解了神经网络中“层”，“损失函数”，“优化器”等，最后带领读者用不到50行的代码搭建出曾夺得ImageNet冠军的ResNet。 第五章介绍了PyTorch中数据加载，GPU加速，持久化和可视化等相关工具。 第六章结合Kaggle中一个经典的比赛，实现一个深度学习中比较简单的图像二分类问题。 第七章为读者讲解了当前最火爆的生成对抗网络（GAN），带领读者从头实现一个动漫头像生成器，能够利用GAN生成风格多变的动漫头像。 第八章为读者讲解了风格迁移的相关知识，并带领读者实现风格迁移网络 第九章为读者讲解了一些自然语言处理的基础知识，并讲解了CharRNN的原理。而后利用收集了几万首唐诗，训练出了一个可以自动写诗歌的小程序。 第十章为读者介绍了图像描述任务，并以最新的AI Challenger比赛的。

以上代码的详细debug过程，请参考我的这篇博客【Pytorch框架学习路径(七：数据读取机制DataLoader与Dataset)】，下面是博客链接：https://blog.csdn.net/weixin_54546190/article/details/125102260?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125102260%22%2C%22source%22%3A%22weixin_54546190%22%7D&ctrtid=Lm451。

深度学习PyTorch极简入门PDF教程，18章合为一个文件 第01课：深度学习概述 第02课：深度学习 Python 必备知识点 ... 第18课：项目实战——利用 PyTorch 构建 RNN 模型

已剔除干扰数据，自己项目（表情识别）训练时epoch的best_Test_acc可达91.919

动手学深度学习-pytorch-源代码

介绍如何创建优化Pytorch/onnx C++部署框架，如果用英伟达的显卡加速（CUDA/TensorRT）模型的推理，如何在产品中应用。在此课程中会定义统一的借口，可以加载各种onnx模型，最主要的是如何在部署的时候避坑。

行人重识别课程主要包括三大核心模块：1.2020经典算法(论文)详细解读；2.项目源码分析；3.实战应用；通俗讲解CVPR等会议最新行人重识别方向算法及其实现，基于PyTorch框架展开实战，逐行讲解全部项目源码及其应用实例。整体风格通俗易懂，用最接地气的方式带领同学们掌握最新行人重识别算法并进行项目实战。

兄弟们好呀，这里是肆十二，这转眼间寒假就要过完了，相信大家的毕设也要准备动手了吧，作为一名大作业区的UP主，也该蹭波热度了，之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程，所以这期内容我们搞波新的，我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范，训练一个皮肤病分割的模型出来，用户输入图像，模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。

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