正版资源PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目
这门课解决什么问题 开发者往往在PyTorch学习时停留在概念背诵阶段，难以将框架能力转化为医学影像端到端判别项目的工程实践。本课以实践为导向，解决从环境搭建、预训练模型迁移到端到端判别流程落地的全链路问题，避免空泛的理论，提供可直接复用的代码与工程参考。 适合什么基础 具备Python基础及少量深
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这门课解决什么问题
开发者往往在PyTorch学习时停留在概念背诵阶段，难以将框架能力转化为医学影像端到端判别项目的工程实践。本课以实践为导向，解决从环境搭建、预训练模型迁移到端到端判别流程落地的全链路问题，避免空泛的理论，提供可直接复用的代码与工程参考。
适合什么基础
具备Python基础及少量深度学习概念（如前向传播、损失函数）的开发者。对于希望将PyTorch从“玩具框架”升级为“医学影像开发利器”的工程师，本课能直接对接其业务痛点，无需从零造轮子。
建议先看哪几块与自学路径
建议按“环境配置—预训练模型迁移—端到端判别实战”的顺序推进。首先梳理PyTorch环境搭建与医学影像数据预处理的工程细节；其次通过ResNet网络迁移实现医学影像分类，掌握特征提取与微调策略；最后聚焦端到端判别流程，理解如何将数据预处理、模型推理与结果评估串联为可复用的流水线模块。
学完能独立做什么
学完本课后，开发者可独立完成医学影像端到端判别项目的核心模块开发。不仅能熟练运用预训练模型处理真实场景，还能将训练好的模型封装为独立服务，实现从数据输入到结果输出的端到端闭环。
资料怎么配合练习
建议边看边敲代码，不要只看不动手。每个项目模块都应尝试独立复现核心逻辑，理解代码中数据预处理、模型加载与推理评估的调用关系，再对照源码排查差异，逐步将框架能力内化为自己的工程习惯。
越来越多的科研及企业项目，会把PyTorch作为首选的深度学习框架。它容易上手，功能完善，不管是新入门学习还是上手实战项目，PyTorch都是非常优秀的工具。本课程以实践为目的，把深度学习概念及基础学习贯穿在几个实践项目中，荒川老师将带领你们进入PyTorch深度学习的世界，使用PyTorch将其一一实现。
第1章 课程导学
3 节｜54分钟收起
- 视频：1-1 课程导学试看22:49
- 视频：1-2 深度学习如何影响生活试看13:33
- 视频：1-3 常用深度学习框架17:38
- 第2章 课程内容整体规划
- 4 节｜56分钟收起
- 视频：2-1 环境安装与配置13:19
- 视频：2-2 使用预训练的ResNet网络给图片分类（一）16:10
- 视频：2-3 使用预训练的ResNet网络给图片分类（二）08:45
- 视频：2-4 使用预训练的GAN网络把马变成斑马17:16
- 第3章 PyTorch项目热身实践
- 4 节｜58分钟收起
- 视频：3-1 工业级数据挖掘流程（一）试看23:59
- 视频：3-2 工业级数据挖掘流程（二）21:30
- 视频：3-3 课程重难点技能分布05:15
- 视频：3-4 课程实战项目简介07:00
- 第4章 PyTorch基础知识必备-张量
- 10 节｜117分钟收起
- 视频：4-1 什么是张量14:07
- 视频：4-2 张量的获取与存储（一）16:35
- 视频：4-3 张量的获取与存储（二）06:24
- 视频：4-4 张量的基本操作（一）08:30
- 视频：4-5 张量的基本操作（二）16:04
- 视频：4-6 张量中的元素类型06:56
- 视频：4-7 张量的命名08:32
- 视频：4-8 把张量传递到GPU中进行运算06:07
- 视频：4-9 张量的底层实现逻辑（一）19:42
- 视频：4-10 张量的底层实现逻辑（二）13:35
- 第5章 PyTorch如何处理真实数据
- 8 节｜104分钟收起
- 视频：5-1 普通二维图像的加载（一）07:51
- 视频：5-2 普通二维图像的加载（二）12:59
- 视频：5-3 3D图像的加载12:30
- 视频：5-4 普通表格数据加载14:53
- 视频：5-5 有时间序列的表格数据加载16:50
- 视频：5-6 连续值、序列值、分类值的处理13:45
- 视频：5-7 自然语言文本数据加载19:45
- 视频：5-8 本章小结05:04
- 第6章 神经网络理念解决温度计转换
- 14 节｜228分钟收起
- 视频：6-1 常规模型训练的过程11:04
- 视频：6-2 温度计示数转换11:40
- 视频：6-3 神经网络重要概念-损失12:40
- 视频：6-4 PyTorch中的广播机制16:46
- 视频：6-5 神经网络重要概念-梯度18:11
- 视频：6-6 神经网络重要概念-学习率19:47
- 视频：6-7 神经网络重要概念-归一化26:20
- 视频：6-8 使用超参数优化我们的模型效果11:36
- 视频：6-9 使用PyTorch自动计算梯度15:56
- 视频：6-10 使用PyTorch提供的优化器15:32
- 视频：6-11 神经网络重要概念-激活函数15:50
- 视频：6-12 用PyTorch的nn模块搭建神经网络15:37
- 视频：6-13 构建批量训练方法14:53
- 视频：6-14 使用神经网络解决温度计示数转换问题21:23
- 第7章 使用神经网络区分小鸟和飞机图像
- 21 节｜215分钟收起
- 视频：7-1 CIFAR-10数据集介绍08:04
- 视频：7-2 为数据集实现Dataset类08:42
- 视频：7-3 为模型准备训练集和验证集11:00
- 视频：7-4 借助softmax方法给出分类结果10:57
- 视频：7-5 分类模型常用损失之交叉熵损失07:38
- 视频：7-6 全连接网络实现图像分类25:53
- 视频：7-7 对全连接网络的改进之卷积网络13:49
- 视频：7-8 借助PyTorch搭建卷积网络模型15:39
- 视频：7-9 卷积中的数据填充方法padding04:31
- 视频：7-10 使用卷积提取图像中的特定特征08:00
- 视频：7-11 借助下采样压缩数据07:53
- 视频：7-12 借助PyTorch搭建卷积网络10:12
- 视频：7-13 训练我们的分类模型10:05
- 视频：7-14 训练好的模型如何存储01:47
- 视频：7-15 该用GPU训练我们的模型08:59
- 视频：7-16 优化方案之增加模型宽度-width08:55
- 视频：7-17 优化方案之数据正则化-normalization（一）13:38
- 视频：7-18 优化方案之数据正则化-normalization（二）16:55
- 视频：7-19 优化方案之数据正则化-normalization（三）08:56
- 视频：7-20 优化方案之增加模型深度-depth06:41
- 视频：7-21 本章小结06:05
- 第8章 项目实战一：理解业务与数据
- 14 节｜170分钟收起
- 视频：8-1 肺部癌症检测的项目简介13:38
- 视频：8-2 CT数据是什么样子07:22
- 视频：8-3 制定一个解决方案08:40
- 视频：8-4 下载项目中的数据集09:32
- 视频：8-5 原始数据是长什么样子的08:22
- 视频：8-6 加载标注数据22:19
- 视频：8-7 加载CT影像数据07:51
- 视频：8-8 数据坐标系的转换23:26
- 视频：8-9 编写Dataset方法12:44
- 视频：8-10 分割训练集和验证集09:27
- 视频：8-11 CT数据可视化实现（一）16:43
- 视频：8-12 CT数据可视化实现（二）15:13
- 视频：8-13 CT数据可视化实现（三）09:43
- 视频：8-14 本章小结04:55
- 第9章 项目实战二：模型训练与优化
- 26 节｜380分钟收起
- 视频：9-1 第一个模型：结节分类15:40
- 视频：9-2 定义模型训练框架18:31
- 视频：9-3 初始化都包含什么内容09:13
- 视频：9-4 编写数据加载器部分07:02
- 视频：9-5 实现模型的核心部分18:27
- 视频：9-6 定义损失计算和训练验证环节（一）17:31
- 视频：9-7 定义损失计算和训练验证环节（二）09:20
- 视频：9-8 在日志中保存重要信息19:56
- 视频：9-9 尝试训练第一个模型16:50
- 视频：9-10 借助TensorBoard绘制指标曲线12:30
- 视频：9-11 新的模型评估指标：F1score17:51
- 视频：9-12 实现F1Score计算逻辑08:58
- 视频：9-13 数据优化方法11:36
- 视频：9-14 数据重复采样的代码实现15:49
- 视频：9-15 数据增强的代码实现19:37
- 视频：9-16 第二个模型：结节分割08:53
- 视频：9-17 图像分割的几种类型07:05
- 视频：9-18 U-Net模型介绍19:27
- 视频：9-19 为图像分割进行数据预处理25:01
- 视频：9-20 为图像分割构建Dataset类26:23
- 视频：9-21 构建训练Dataset和使用GPU进行数据增强11:16
- 视频：9-22 Adam优化器和Dice损失11:27
- 视频：9-23 构建训练流程18:26
- 视频：9-24 模型存储、图像存储代码介绍05:50
- 视频：9-25 分割模型训练及在TensorBoard中查看结果11:45
- 视频：9-26 本章小结15:11
- 第10章 项目实战三：实现端到端的模型预测
- 7 节｜150分钟收起
- 视频：10-1 连接分割模型和分类模型30:05
- 视频：10-2 新的评价指标：AUC-ROC曲线37:16
- 视频：10-3 使用finetune方法构建肿瘤恶性判断模型29:08
- 视频：10-4 完整的实现端到端肺部肿瘤检测17:31
- 视频：10-5 使用合适的框架把模型部署上线（一）14:46
- 视频：10-6 使用合适的框架把模型部署上线（二）12:06
- 视频：10-7 本章小结08:33
- 第11章 课程总结与面试问题
- 5 节｜89分钟收起
- 视频：11-1 肿瘤检测系统架构回顾15:12
- 视频：11-2 课程中的神经网络回顾13:27
- 视频：11-3 模型优化方法回顾10:20
- 视频：11-4 面试过程中可能遇到的问题22:09
- 视频：11-5 持续学习的几个建议27:48
- 本课程已完结
