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          • 安装哪个版本的CUDA
          • [CUDA_VISIBLE_DEVICES]指定哪张卡运行
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          • 监控显存使用
          • 固定部分参数进行训练
          • 查询模型参数总数
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          • 为什么推荐使用static_dict方式保存模型
          • 加载部分预训练模型
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          • AlexNet定义
          • 数据预处理
          • [数据归一化]均值和方差设置
          • [sampler]采样器
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          • [torchvision]加载数据集、批量以及转换操作
          • [torchvision]自定义数据集和预处理操作
          • [torchvision]ImageFolder使用
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      • 深度学习
      • 最优化
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        • [译][wiki]Class-Diagram
        • 类图小结
        • PlantUML简介
        • 本地安装和使用
        • VSCode插件使用
        • 常用命令
        • 类图使用
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    机器学习¶

    • 数据降维
      • 主成分分析
    • 数据分类
      • 决策边界
      • 线性回归
        • 从numpy到pytorch实现线性回归
      • 逻辑回归
        • 从numpy到pytorch实现逻辑回归
      • softmax回归
        • 从numpy到pytorch实现softmax回归
        • 使用softmax回归进行mnist分类
        • [PyTorch][Numpy][Softmax]计算概率
      • 分类器
        • KNN分类器
        • 线性SVM分类器
        • 逻辑回归分类器
        • softmax分类器
        • 神经网络分类器
        • 线性SVM分类器-PyTorch实现
    • 目标分割
      • 基于图的图像分割-引言
      • 基于图的图像分割-工程源码
      • 基于图的图像分割-OpenCV源码
    • 目标检测/识别
      • [译]作用于目标识别的选择性搜索
      • 选择性搜索算法小结
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