本文分享了作者通过飞桨PaddlePaddle进行深度学习实践的心得体会，从零基础入门到实践过程中遇到的挑战，特别是在数据处理、计算机视觉及遥感图像处理方面的学习感悟。
飞桨PaddlePaddle-零基础实践深度学习心得体会
在接触飞桨之前陆陆续续通过《神经网络与深度学习》了解了一些机器学习与深度学习的相关知识，对于基本概念有所了解。接触到飞桨之后，第一个吸引我的就是零基础入门，自我认为有了一定的理论基础，而且有百度飞桨的大佬带学，应该可以入门、实践。第二个吸引的点就是21天带学，希望自己坚持下来21天，看到自己的改变。21天回首，有过活力满满，也有过因为任务焦头烂额，逐渐发现，小有基础远远满足不了实践的要求。21天只是一个开始，前路很长，未来可期。让我下定决心去尝试的是AI Studio提供了免费的算力，为实现复杂模型的训练、测试提供了一个平台。之前停留在理论学习主要的瓶颈是没有合适的算力平台，AI Studio提供了免费的算力，解决了实践应用的最大障碍。
入门深度学习部分，第一次实践，就发现了自己的问题，对于数据结构、数据格式掌握太弱，不能实现数据的读取、格式的转化，第一次实践任务就没能顺利完成。在实践过程中逐渐发现了自己的短板，从深度学习入门到放弃？？
在计算机视觉部分，发现很多的内容与学习的遥感图像处理内容相似，比如：卷积运算、图像的增广，通过计算机视觉部分的入门学习，实现了深度学习与遥感图像处理之间的联系。也为自己在遥感领域应用深度学习知识有了良好的开端。
深度学习路上，未来可期！
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