- 博客(7)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 深度学习新手上路（四）：模型调试与优化终极指南
在前三期中，我们已经成功搭建了环境、学会了代码管理、构建了标准化项目。现在，你将面临深度学习中真正挑战：“我的模型损失根本不下降，是代码写错了还是数据有问题？“训练准确率很高，但测试准确率很低，模型只是死记硬背怎么办？“训练速度太慢了，等到天荒地老也出不了结果…”“换了超参数后效果反而变差了，到底该怎么选择？这些都是模型调试与优化中的典型问题。本期将为你提供一套完整的诊断工具箱和优化策略，帮你系统性地解决这些问题。
2025-09-01 10:34:28
906
原创 深度学习新手上路（三）：告别混乱！构建标准化的数据加载与训练流程
在前两期文章中，我们已经成功搭建了PyTorch环境，并学会了使用GitHub管理代码。现在，你可能会遇到这样的困境：“我的代码越来越长，数据和模型混在一起，想修改网络结构却不敢下手，生怕改坏了其他地方…”“几周前训练的模型效果很好，但现在完全忘记当时用了哪些参数和数据处理方式…”“同事想复现我的结果，但我发给他的代码总是报各种环境错误…”这些都是深度学习项目从"玩具代码"向"工程项目"演进过程中的典型痛点。本期文章将帮你解决这些问题，教你构建一个模块化、可复现、易协作的标准化深度学习项目。
2025-08-28 09:14:47
371
原创 深度学习新手上路（二）：代码管理与协作实战
改了模型参数后效果变差，却无法快速回到之前的版本想在两台设备上同步代码，只能靠U盘或网盘手动复制粘贴难以与同事或同学协作开发，经常发生代码覆盖冲突无法清晰地记录每次实验的改动内容和目的GitHub正是解决这些问题的专业工具。本文将手把手带你安装Git、配置GitHub，并演示深度学习项目中的实战工作流。✅环境搭建：安装Git、创建GitHub账户、配置SSH连接✅日常使用：克隆仓库、提交更改、推送代码的基本流程✅分支管理：使用分支安全地进行模型实验✅协作开发。
2025-08-27 21:05:10
1082
原创 深度学习新手上路（一）：从零搭建你的第一个PyTorch项目（环境配置+代码实战）
本文为深度学习新手提供了一套完整的PyTorch环境搭建指南。首先强调了硬件检查（GPU确认）和现有环境复用的重要性，然后详细讲解了Anaconda安装、虚拟环境创建、PyTorch（GPU/CPU版）配置的完整流程。接着介绍了Python环境验证和PyCharm IDE的配置方法。最后给出了一个完整的LeNet模型训练实战案例，包含数据加载、模型定义、训练评估等全流程代码，帮助读者真正上手运行深度学习项目。文中所有步骤均配有详细命令和验证方法，确保环境配置正确无误。
2025-08-26 10:48:29
1259
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人