Pytorch的笨蛋指南书

写在前面

深度学习最近很热，尝试学习的过程中，总会被各种问题卡住，自己也从来不是什么聪明的人，自己很多笨蛋的想法我想大家也get不到。for sure，这个世界不缺少天才，也有笨蛋，不论你是哪一位如果能帮助到你，我也很荣幸（也许你也可以帮助别人，哈哈，去传递吧！）。祝大家生活愉快，不要过度内耗，YOLO(You Only Live Once)

OK Fine!我的目标是写出一个自己也能看的懂的pytorch教学指南书，写给所有的“笨蛋“…

始于2025.2.22，本文持续更新中>>>>>

一些小的原则

写作过程中我将秉承事无巨细的原则（可能会写到1+1，maybe！），如果你认为太过基础，当然可以跳过，那是你的权力。但是不要抱怨，就像有人出生在罗马，有人却要用一生去”条条大路通罗马“（不知道用词是否恰当，反正大概就是那个意思吧！O.0，我就说自己很笨拙)，OK！不要抱怨，正能量一点，会让学习更加愉快轻松。

想到再写，如果有问题欢迎评论留言，可能没有时间看！但是我想会有人帮助你的

1

基础部分基本完成，后续还需要更加深入修改，前期为了追求速度频繁的使用了AI，自我感觉内容质量也不是很高，我会进一步完善。
当然也给大家建议是，做事情不需要等待，先做出一坨，后续也会在不停迭代的过程中完美，不要等到事情完美才去做。本来确实没想到过会写这篇文章，我也担心不完美，但是现在看来也已经完成了大半。

机器学习

机器学习十大经典算法

深入浅出KNN算法：原理、实践与应用
线性算法全面解析：从回归到分类
决策树详解：从分治思想到实践应用
神经网络入门：从感知机到深度学习的核心原理
支持向量机(SVM)详解：从线性分类到核技巧的完美升级
贝叶斯方法详解：从概率思维到分类应用
集成学习详解：团结就是力量的算法实践
聚类算法详解：从"物以类聚"到数据分簇的实践
概率图模型：用图结构解码数据中的概率关系

2

机器学习数据集全面指南：从基础概念到公开资源
机器学习核心任务与算法分类全解析
机器学习七大常见误区与局限：从认知到破局
机器学习必备工具使用指南：Anaconda、Jupyter、Numpy与Matplotlib
机器学习到底在干嘛：从数据到决策的语言转换艺术
损失函数全面解析：从误差度量到模型优化的核心
梯度下降法全解析：从优化思想到算法实践
决策边界全面解析：从理论到可视化实践
过拟合与欠拟合：机器学习模型的两大陷阱及学习曲线诊断
交叉验证全解析：从数据划分到模型评估的最佳实践
偏差与方差：机器学习模型误差的本质解析
正则化(Regularization)详解：从原理到实践的过拟合解决方案
模型泛化能力全面解析：从理论到实践的机器学习核心目标
PR曲线与ROC曲线：分类模型评估的双璧

环境配置

Ubantu配置深度学习环境
需要三件套：Anaconda，cuda，Pytorch
我的环境已经配置好了，暂时不想折腾，先看看其他博主的吧，先欠着

python基本操作

Python基础教学内容来于深度之眼的课程
Pyhon的基本语法元素概述
Python 基础数据类型详解
Python 数据结构详解：列表、元组、字典和集合
程序控制结构详解
函数的概念及其重要性
类与面向对象编程简介

Python基础
python文件操作
Python 文件读写、异常处理与模块使用详解
Python文件、异常与模块全解析
Python的三大神器——生成器、迭代器和装饰器
Python 标准库详解
NumPy库简介及高效使用指南
Pandas库入门教程
数据可视化工具Matplotlib入门教程
机器学习库sklearn入门与实践
编程学习之旅：深入理解时间复杂度

一些数学解析

雅可比向量积（Jacobian-Vector Product）深度解析

Tensor

张量介绍

过拟合、欠拟合、过采样、欠采样详解

过拟合、欠拟合、过采样、欠采样详解

PyTorch/NumPy向量化运算 vs For循环详解

PyTorch/NumPy向量化运算 vs For循环详解
彻底理解PyTorch中的矩阵乘法：matmul vs 点积

计算图

计算图详解：概念与核心作用

网络参数初始化

神经网络参数初始化原理详解

学习率衰减法

深度学习中的学习率衰减方法全集

模型评价

Scikit-learn 评估指标全解析

数据处理

数据集划分方法论：训练集、验证集、测试集详解
数据预处理与特征工程完全指南

PyTorch建模标准流程模板

PyTorch建模标准流程模板

经典机器学习算法

经典机器学习算法：线性回归与逻辑回归
决策树与随机森林：原理与实现
支持向量机（SVM）原理详解
K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）原理详解
聚类算法详解：K-means与层次聚类
维度降低技术详解：PCA与t-SNE

梯度下降

梯度下降是什么？
梯度下降优化算法
梯度下降三大方法对比解析：BGD vs Mini-batch vs SGD
指数加权平均方法详解
梯度下降算法内部优化机制详解
梯度下降算法外部优化策略详解
梯度下降法优化技术全景解析
偏差与方差：机器学习模型的核心权衡
从准确性与确定性角度解析模型优化
L1正则化与L2正则化对比解析
Dropout正则化详解
早停机制（Early Stopping）详解
批量归一化(BatchNorm)
数据增强（Data Augmentation）详解

线性回归

线性回归：数学原理与代码实现
深度解析逻辑回归：从数学原理到工程实践

激活函数

为什么要引入激活函数，激活函数的必要性证明
Tanh激活函数详解

损失函数

交叉熵损失函数及其导数
Sigmoid损失函数及其导数
Softmax回归原理与实现详解
对类别不平衡问题 Focal Loss 深度解析

神经网络

浅层神经网络详解与MNIST分类实战
深度神经网络与ImageNet实践项目详解

卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）原理与结构详解

循环神经网络

循环神经网络（RNN）原理详解
循环神经网络（RNN）的损失函数与传播过程详解
LSTM与GRU：循环神经网络的改进模型
Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型详解
注意力机制（Attention Mechanism）详解
词编码与词嵌入：自然语言处理的基础技术
贪心搜索与集束搜索：序列生成中的解码策略

目标检测

目标检测核心技术深度解析
目标检测中的IoU及其变体深度解析
零基础彻底搞懂RCNN系列（手把手教学版）

模型评估

分类模型评估指标全解析

生成对抗网络

生成对抗网络（GAN）原理详解

自编码器

自编码器（Autoencoder）原理详解

DenseNet

DenseNet 深度解析

Efficientnet

EfficientNet 概念与数学原理深度解析

OpenCv图像处理

OpenCV基础操作完全指南（零基础入门）
目标检测中的ROI技术深度解析
图像直方图全解析与OpenCV实现指南
图像几何变换原理与OpenCV实现
形态学顶帽与黑帽变换详解
图像滤波技术全面解析
图像Gamma变换技术详解
五大阈值分割方法详解与对比
图像分割与边缘检测核心算法解析
图像特征提取核心算法全解析
运动目标识别三大核心方法深度解析
目标检测核心技术全解析