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深度学习环境安装

1.3万
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2026-05-08 10:09:00
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使用Miniconda管理深度学习环境的优势,包括隔离依赖、简化CUDA管理等。Miniconda比Anaconda更轻量,适合搭建深度学习环境。提供了Miniconda的安装方法、配置镜像源以提升下载速度的步骤,以及如何安装Python和PyTorch。还介绍了虚拟环境的概念、创建、管理环境的方法,以及如何测试环境是否配置成功。
编程基础、AI 入门、Agent 开发分享。内容被侵权使用过多,不再线上开放使用,课程资料联系 @未定义的字符串
深度学习
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简介
深度学习第一课
23:44
深度学习环境安装
11:14
感知机:深度学习的 Hello World
20:00
深度学习架构:MLP到神经网络的升级,理解反向传播的基础
16:18
反向传播:海量参数的神经网络如何训练
35:47
激活函数:为神经网络注入灵魂
29:04
梯度下降:神经网络是怎么找到一组好参数的
26:40
损失函数:告诉模型错了多少
15:50
识别手写数字——为什么你不该死磕 PyTorch 语法
24:10
小小学习率竟然能这么显著影响模型训练结果
24:16
参数初始化——你和调参高手就差一点点
17:14
归一化:Transformer 用了都说好的训练技巧
16:49
过拟合克星——正则化
19:13
如何训练一个深度学习模型
26:28
CNN 第一课:CV 任务为什么需要 CNN
21:45
CNN 核心:卷积层是如何提取图像特征的
18:32
CNN 3 池化、分类与代码示例
15:07
残差连接: CNN 和 Transformer 的共同捷径
33:26
NLP 概述:从规则穷举到 Transformer与大模型
25:58
Embedding 与word2vec:模型如何理解一个词
28:03
RNN:模型开始理解自然语言序列
30:51
LSTM 与 GRU 改进 RNN 带来长期记忆
25:40
编码器-解码器 与 seq2seq
43:48
如何入门深度学习——不要死磕 PyTorch 和数学
16:25
注意力机制:大模型前夜的最后一块拼图
29:18
Transformer 前置概念复习
08:55
Transformer 第一课:整体架构
28:31
Transformer 注意力究竟在做什么
32:34
Muti-Head Attention:多个角度提取特征
10:18
位置编码:让注意力理解Token 在序列中的位置
16:53
手搓 Mini Transformer 前要知道的编码器工作流程
23:43
Transformer 解码器工作流程
30:36
学完Transformer理论,动手写个Mini版英译中
56:13
为什么是 Decoder-Only 的 GPT 赢了
27:22
一小时手搓现代 GPT,学会写古诗
01:04:58
深度学习课程内容串联&学习路径总结
47:07
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