写出完整训练循环
掌握前向计算、损失、反向传播与参数更新的正确顺序。
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入门 · 通用基础
深度学习与 PyTorch 基础
从第一张 Tensor 到一个真正会学习的分类器
从 Tensor 和 Autograd 出发，亲手写出训练循环，并交付第一个可保存、可调试的图像分类器。
CPU 可完成
13 个学习单元
适合你，如果你已经会：Python 基础；不要求深度学习经验或 GPU。
通用基础
13个结构化单元
CodeLab边学边写、边写边运行
自主节奏进度自动保存
看懂并定位训练问题
用损失曲线、验证集和 logits 判断模型究竟学到了什么。
交付第一个模型
完成 Fashion-MNIST 分类器，并学会保存、加载和复现实验。
你将学到什么
课程大纲
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01
模型训练，就是一边猜一边改
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02
Tensor：别被一大括号吓到
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03
损失函数：给“猜错了多少”标价
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04
Autograd：把错误顺着原路送回去
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05
nn.Module：把零件装成模型
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06
DataLoader：别让模型在厨房门口等饭
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07
训练循环：五行都对，顺序也得对
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08
优化器：SGD 走路，AdamW 带导航
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09
训练集 99 分，为什么不值得庆祝
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10
Logits 还没投票，先别急着百分比
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11
Fashion-MNIST：让第一个分类器真正学会
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12
保存、加载与调试：别让模型只活在内存里
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13
把整条 PyTorch 流水线交付出去
服务与购买保障
付款之前，每一项都说清楚
支付验证后自动交付
课程自动加入购买账号，订单与交付状态可以追踪。
永久课程访问
当前课程不设置固定到期日，可持续回看内容与学习记录。
7 日退款保障
购买后 7 日内，如课程学习进度不超过 10% 且未提交作业，可联系客服申请原路退款；法律法规另有规定的，从其规定。
发票与人工客服
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