PyTorch实战：从零搭建CV模型

引言

• 简述计算机视觉（CV）与深度学习的关系
• PyTorch在CV领域的优势（动态计算图、易用性、社区支持）
• 目标读者：具备Python基础，希望入门CV的开发者

环境准备与工具介绍

• PyTorch安装（CPU/GPU版本、依赖项）
• 常用工具链：Jupyter Notebook、TensorBoard、OpenCV/Pillow
• 数据集简介：CIFAR-10/MNIST示例

基础模型搭建：全连接网络

• 数据加载与预处理（torchvision.transforms）
• 网络结构定义（nn.Module、nn.Linear）
• 训练流程（损失函数、优化器、反向传播）

import torch.nn as nn
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(28*28, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 10)
        )

卷积神经网络（CNN）实战

• CNN核心组件（nn.Conv2d、nn.MaxPool2d）
• 经典结构复现（如LeNet-5）
• 可视化特征图（torchsummary库）

迁移学习与预训练模型

• ResNet/VGG模型加载（torchvision.models）
• 微调策略：冻结层与学习率调整
• 自定义数据集的适配方法

模型优化与调试技巧

• 过拟合解决方案（Dropout、数据增强、早停）
• 超参数调优（学习率、批量大小）
• 混合精度训练（torch.cuda.amp）

模型部署与应用

• 导出为ONNX格式
• 使用Flask构建简易API
• 移动端部署（LibTorch示例）

进阶方向与资源推荐

• 目标检测（YOLO、Faster R-CNN）
• 语义分割（UNet、Mask R-CNN）
• 学习资源（PyTorch官方文档、Kaggle竞赛）

总结

• 关键知识点回顾
• 后续学习路径建议
• 鼓励动手实践与社区贡献