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分享一套图神经网络视频教程——《深度学习-图神经网络实战》，视频+源码+数据+文档资料下载！ 《深度学习-图神经网络实战》课程旨在帮助同学们快速掌握深度学习在图模型领域算法及其应⽤项⽬。内容主要包括三个模块： 1、图神经⽹络经典算法解读，详细解读GNN,GCN,注意⼒机制图模型等算法 ； 2 、图神经⽹络框架PyTorch-Geometric，全程实战解读图神经⽹络框架应⽤⽅法； 3 、图神经⽹络项⽬实战，基于真实数据集与实际项⽬展开图数据集构建与模型训练并应⽤到实际场景中。 整体⻛格通俗易懂，提供全部数据与代码。

代码已经调通，跑出来的效果如下： # coding=gbk import torch import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F ''' Pytorch是一个拥有强力GPU加速的张量和动态构建网络的库，其主要构建是张量，所以可以把PyTorch当做Numpy 来用,Pytorch的很多操作好比Numpy都是类似的，但是其能够在GPU上运行，所以有着比Numpy快很多倍的速度。 训练完了，发现隐层越大，拟合的速度越是快，拟合的效果越

机器学习与数据挖掘实验三：基于 Resnet，VGG，GoogLeNet的海面舰船图像分类，采用pytorch实现，包含数据集，三种网络实现图像分类源代码，gradcam可解释性分析代码。

Pytorch神经网络编程学习记录

这个资源是用基于PyTorch的框架做的，用的是VGG19的神经网络模型，做的是一个图像风格迁移的案例。代码很详细，我做了非常多的注释，容易看懂。

使用神经网络pytorch框架搭建vgg5来识别猫狗图像

本资源附有配套的7篇博客辅助讲解。 教程博客地址为：https://blog.csdn.net/qq_43592352/article/details/122960985 代码架构强，非常易于理解。 代码拓展性强，方便移植使用自己的数据集、模型。 代码主要采用pytorch实现。

github链接：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt