入門階段

• 安裝 PyTorch：根據(jù)自身環(huán)境選擇合適的安裝方式，如通過pip或conda安裝。可以從 PyTorch 官方網(wǎng)站獲取安裝命令，注意選擇與自己的 CUDA 版本、操作系統(tǒng)等匹配的版本。

• Tensor 基礎操作：學習創(chuàng)建 Tensor，它類似于 NumPy 數(shù)組，但能在 GPU 上運算。掌握 Tensor 的各種運算，如加減乘除等，以及與 NumPy 數(shù)組的相互轉換。

• 自動求導（Autograd）：理解 Autograd 模塊的基本概念，它能自動記錄運算過程，在反向傳播時自動計算梯度。要注意計算圖在反向傳播后默認會釋放，若需多次反向傳播，需設置retain_graph=True。

• 構建神經(jīng)網(wǎng)絡（nn 模塊）：了解所有神經(jīng)網(wǎng)絡模型都需繼承nn.Module類，學會將多層組合形成復雜的網(wǎng)絡結構。

• 損失函數(shù)與優(yōu)化器：定義合適的損失函數(shù)，如交叉熵損失函數(shù)，選擇優(yōu)化器，如 SGD 優(yōu)化器，并掌握訓練循環(huán)的基本流程。

進階階段

• GPU 加速與多 GPU 使用：學會將模型和數(shù)據(jù)遷移到 GPU 上，利用nn.DataParallel實現(xiàn)模型的多 GPU 訓練。

• 數(shù)據(jù)加載與預處理（torch.utils.data）：自定義數(shù)據(jù)集，需繼承torch.utils.data.Dataset并重寫__len__與__getitem__方法。使用torchvision.transforms對圖像數(shù)據(jù)進行常見的預處理操作，如裁剪、歸一化、隨機翻轉等。

• 自定義模型與層：除使用內(nèi)置的層，還可根據(jù)需求自定義層或模塊，并在復雜模型中實現(xiàn)模塊嵌套，進行層級化設計。

• 模型調(diào)試與可視化：利用 Python 調(diào)試器（如pdb）或 IDE 自帶的調(diào)試工具對模型前向傳播、反向傳播過程進行跟蹤。使用TensorBoardX或其他可視化工具監(jiān)視訓練過程中的損失、準確率等指標。

• 高級訓練技巧：通過torch.optim.lr_scheduler動態(tài)調(diào)整學習率，如使用StepLR、ReduceLROnPlateau等。掌握模型保存與加載的方法。

實戰(zhàn)應用階段

• 遷移學習與預訓練模型：借助torchvision.models中的預訓練模型（如 ResNet、VGG）進行微調(diào)或特征提取。

• 分布式訓練和多機訓練：利用torch.distributed包實現(xiàn)跨 GPU、跨節(jié)點訓練，了解DistributedDataParallel（DDP）等方法，以及使用torch.distributed.launch腳本啟動分布式訓練任務。

• 模型優(yōu)化與調(diào)參：運用網(wǎng)格搜索、隨機搜索或貝葉斯優(yōu)化等方法對學習率、正則化系數(shù)等超參數(shù)進行調(diào)優(yōu)。使用 Dropout、Batch Normalization 等正則化技術提高模型的泛化能力，還可利用torch.cuda.amp實現(xiàn)混合精度訓練，提升訓練速度并降低顯存占用。

• 實戰(zhàn)項目：進行圖像分類任務，利用 CIFAR - 10、ImageNet 等數(shù)據(jù)集搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）；在自然語言處理領域，使用 RNN、LSTM、Transformer 等模型解決文本生成、機器翻譯、情感分析等問題；構建生成對抗網(wǎng)絡（GAN）進行圖像生成任務等。

• 框架內(nèi)部源碼閱讀與擴展：深入閱讀 PyTorch 的核心模塊（如 Autograd、nn.Module）源碼，理解底層實現(xiàn)原理，以便更好地擴展或定制功能。基于 PyTorch 自定義 C++ 擴展或 Python API，結合高性能計算需求打造個性化的深度學習工具。

          課程目錄
【基礎入門】001.Pytorch介紹課程導學
002.初識Pytorch基本框架
003.環(huán)境配置（1）
004.環(huán)境配置（2）
005.機器學習中的分類與回歸問題-機器學習基本構成元素
006.Tensor的基本定義
007.Tensor與機器學習的關系
008.Tensor創(chuàng)建編程實例
009.Tensor的屬性
010.Tensor的屬性-稀疏的張量的編程實踐
011.Tensor的算術運算
012.Tensor的算術運算編程實例
013.in-place的概念和廣播機制
014.取整-余
015.比較運算-排序-topk-kthvalue-數(shù)據(jù)合法性校驗
016.三角函數(shù)
017.其他數(shù)學函數(shù)
018.Pytorch與統(tǒng)計學方法
019.Pytorch與分布函數(shù)
020.Pytorch與隨機抽樣
021.Pytorch與線性代數(shù)運算
022.Pytorch與矩陣分解-PCA
023.Pytorch與矩陣分解-SVD分解-LDA
024.Pytorch與張量裁剪
025.Pytorch與張量的索引與數(shù)據(jù)篩選
026.Pytorch與張量組合與拼接
027.Pytorch與張量切片
028.Pytorch與張量變形
029.Pytorch與張量填充
030.Pytorch與傅里葉變換
031.Pytorch簡單編程技巧
032.Pytorch與autograd-導數(shù)-方向導數(shù)-偏導數(shù)-梯度的概念
033.Pytorch與autograd-梯度與機器學習最優(yōu)解
034.Pytorch與autograd-Variable$tensor
035.Pytorch與autograd-如何計算梯度
036.Pytorch與autograd中的幾個重要概念-variable-grad-gradfn
037.Pytorch與autograd中的幾個重要概念-function
038.Pytorch與nn庫
039.Pytorch與visdom
040.Pytorch與tensorboardX
041.Pytorch與torchvision
042.機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念（1）
043.機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念（2）
044.利用神經(jīng)網(wǎng)絡解決分類和回歸問題（1）
045.利用神經(jīng)網(wǎng)絡解決分類和回歸問題（2）
046.利用神經(jīng)網(wǎng)絡解決分類和回歸問題（3）
047.利用神經(jīng)網(wǎng)絡解決分類和回歸問題（4）
048.利用神經(jīng)網(wǎng)絡解決分類和回歸問題（5）
049.計算機視覺基本概念
050.圖像處理常見概念
051.特征工程
052.卷積神經(jīng)網(wǎng)（上）
053.卷積神經(jīng)網(wǎng)（下）
054.pooling層
055.激活層-BN層-FC層-損失層
056.經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構
057.輕量型網(wǎng)絡結構
058.多分支網(wǎng)絡結構
059.attention的網(wǎng)絡結構
060.學習率
061.優(yōu)化器
062.卷積神經(jīng)網(wǎng)添加正則化
【實戰(zhàn)任務】01.圖像分類網(wǎng)絡模型框架解讀（上）
02.圖像分類網(wǎng)絡模型框架解讀（下）
03.cifar10數(shù)據(jù)介紹-讀取-處理（上）
04.cifar10數(shù)據(jù)介紹-讀取-處理（下）
05.PyTorch自定義數(shù)據(jù)加載-加載Cifar10數(shù)據(jù)
06.PyTorch搭建 VGGNet 實現(xiàn)Cifar10圖像分類
07.PyTorch搭建cifar10訓練腳本-tensorboard記錄LOG（上）
08.PyTorch搭建cifar10訓練腳本-tensorboard記錄LOG（下）
09.PyTorch搭建cifar10訓練腳本搭建-ResNet結構（上）
10.PyTorch搭建cifar10訓練腳本搭建-ResNet結構（下）
11.PyTorch搭建cifar10訓練腳本搭建-Mobilenetv1結構
12.PyTorch搭建cifar10訓練腳本搭建-Inception結構（上）
13.PyTorch搭建cifar10訓練腳本搭建-Inception結構（下）
14.PyTorch搭建cifar10訓練腳本搭建-調(diào)用Pytorch標準網(wǎng)絡ResNet18等
15.PyTorch搭建cifar10推理測試腳本搭建
16.分類問題優(yōu)化思路
17.分類問題最新研究進展和方向
01.目標檢測問題介紹（上）
02.目標檢測問題介紹（下）
03.Pascal.VOC-COCO數(shù)據(jù)集介紹
04.MMdetection框架介紹-安裝說明
05.MMdetection框架使用說明
06.MMdetection訓練Passcal.VOC目標檢測任務（上）
07.MMdetection訓練Passcal.VOC目標檢測任務（中）
08.MMdetection訓練Passcal.VOC目標檢測任務（下）
09.MMdetection.Test腳本
10.MMdetection.LOG分析
01.圖像分割基本概念
02.圖像分割方法介紹
03.圖像分割評價指標及目前面臨的挑戰(zhàn)
04.COCO數(shù)據(jù)集介紹
05.detectron框架介紹和使用簡單說明
06.coco數(shù)據(jù)集標注文件解析
07.detectron源碼解讀和模型訓練-demo測試
01.GAN的基礎概念和典型模型介紹（上）
02.GAN的基礎概念和典型模型介紹（下）
03.圖像風格轉換數(shù)據(jù)下載與自定義dataset類
04.cycleGAN模型搭建-model
05.cycleGAN模型搭建-train（上）
06.cycleGAN模型搭建-train（下）
07.cycleGAN模型搭建-test
01.RNN網(wǎng)絡基礎
02.RNN常見網(wǎng)絡結構-simple.RNN網(wǎng)絡
03.Bi-RNN網(wǎng)絡
04.LSTM網(wǎng)絡基礎
05.Attention結構
06.Transformer結構
07.BERT結構
08.NLP基礎概念介紹
01.文本情感分析-情感分類概念介紹
02.文本情感分類關鍵流程介紹
03.文本情感分類之文本預處理
04.文本情感分類之特征提取與文本表示
05.文本情感分類之深度學習模型
06.文本情感分類-數(shù)據(jù)準備
07.文本情感分類-dataset類定義
08.文本情感分類-model類定義
09.文本情感分類-train腳本定義
10.文本情感分類-test腳本定義
01.機器翻譯相關方法-應用場景-評價方法
02.Seq2Seq-Attention編程實例數(shù)據(jù)準備-模型結構-相關函數(shù)
03.Seq2Seq-Attention編程實例-定義數(shù)據(jù)處理模塊
04.Seq2Seq-Attention編程實例-定義模型結構模塊（上）
05.Seq2Seq-Attention編程實例-定義模型結構模塊（下）
06.Seq2Seq-Attention編程實例-定義train模塊（上）
07.Seq2Seq-Attention編程實例-定義train模塊（下）
08.Seq2Seq-Attention編程實例-定義train模塊-loss.function
09.Seq2Seq-Attention編程實例-定義eval模塊
01.PyTorch模型開發(fā)與部署基礎平臺介紹
02.PyTorch工程化基礎--Torchscript
03.PyTorch服務端發(fā)布平臺--Torchserver
04.PyTorch終端推理基礎--ONNX