先弄清楚：这门课解决什么问题，值不值得学

很多上班族和转行者想学深度学习，但经常被复杂的数学推导和底层框架拦在门外。这门课解决的核心问题很明确：让你能用 PyTorch 这个工具，把深度学习的理论变成真正能跑起来的代码。它不侧重枯燥的数学理论证明，而是把重点放在工程实现上。如果你平时工作里需要处理一些数据预测、图像分类，或者想转行做算法岗，需要快速弄懂怎么用代码构建并训练一个神经网络，那么这门课的务实导向非常契合你的诉求。它帮你跳过盲目看论文的阶段，直接上手实操。

适合什么基础，建议先看哪几块

这套资料适合有一定 Python 编程基础，但没怎么接触过深度学习框架的人。如果你连基本的函数和循环写起来都吃力，建议先补齐 Python 语法再来。对于符合基础要求的读者，建议打开资料后不要从头到页按顺序死磕，而是先看开篇词了解整体脉络，接着直奔 Tensor 计算单元的基础章节。因为 Tensor 是 PyTorch 的核心，弄懂它的数据结构和操作逻辑，后面的模型构建才不会觉得像看天书。前期关于 NumPy 的两块内容也很关键，因为 PyTorch 的底层操作逻辑和 NumPy 高度相似，把这两块连起来看，能帮你快速建立对多维数据操作的直觉。

资料怎么配合练习，学完能独立做什么

这套资料包含了图文与音频，建议以图文为主、音频为辅。音频适合通勤时听，用来建立概念框架；但到了具体的代码部分，一定要回到图文，自己把代码敲一遍。不要复制粘贴，哪怕照着抄一遍，也能帮你发现很多环境配置和语法上的低级错误。最好的配合方式是：看懂一节的原理后，立刻在自己的电脑上建一个空文件，默写或者半仿写地实现一遍课程里的逻辑，改改参数看看输出结果有什么变化。学完这套资料，你能独立完成一个基础深度学习模型的搭建：从数据的预处理、Tensor 的维度转换，到用代码定义网络层、设置损失函数和优化器，最后跑通训练循环并验证结果。这意味着你拿到了进入实际业务场景或继续深造的工程入场券。


从0到1，快速上手PyTorch

课程目录

*   01 开篇词/

  *   01 开篇词 如何高效入门PyTorch.html (0.51 MB)

  *   01 开篇词 如何高效入门PyTorch.mp3 (9.86 MB)

*   02 基础篇/

  *   01 01 PyTorch：网红中的顶流明星.html (3.36 MB)

  *   01 01 PyTorch：网红中的顶流明星.mp3 (12.48 MB)

  *   02 02 NumPy（上）：核心数据结构详解.html (0.73 MB)

  *   02 02 NumPy（上）：核心数据结构详解.mp3 (16.17 MB)

  *   03 03 NumPy（下）：深度学习中的常用操作.html (0.75 MB)

  *   03 03 NumPy（下）：深度学习中的常用操作.mp3 (15.68 MB)

  *   04 04 Tensor：PyTorch中最基础的计算单元.html (0.49 MB)

  *   04 04 Tensor：PyTorch中最基础的计算单元.mp3 (15.09 MB)

  *   05 05 Tensor变形记：快速掌握Tensor切分、变形等方法.html (1.73 MB)

  *   05 05 Tensor变形记：快速掌握Tensor切分、变形等方法.mp3 (14.32 MB)

*   03 模型训练篇/

  *   01 06 Torchvision（上）：数据读取，训练开始的第一步.html (1.93 MB)

  *   01 06 Torchvision（上）：数据读取，训练开始的第一步.mp3 (12.11 MB)

  *   02 07 Torchvision（中）：数据增强，让数据更加多样性.html (0.46 MB)

  *   02 07 Torchvision（中）：数据增强，让数据更加多样性.mp3 (13.89 MB)

  *   03 08 Torchvision（下）：其他有趣的功能.html (1.10 MB)

  *   03 08 Torchvision（下）：其他有趣的功能.mp3 (12.75 MB)

  *   04 09 卷积（上）：如何用卷积为计算机“开天眼”.html (1.36 MB)

  *   04 09 卷积（上）：如何用卷积为计算机“开天眼”.mp3 (14.61 MB)

  *   05 10 卷积（下）：如何用卷积为计算机“开天眼”.html (2.70 MB)

  *   05 10 卷积（下）：如何用卷积为计算机“开天眼”.mp3 (13.13 MB)

  *   06 11 损失函数：如何帮助模型学会“自省”.html (2.47 MB)

  *   06 11 损失函数：如何帮助模型学会“自省”.mp3 (13.51 MB)

  *   07 12 计算梯度：网络的前向与反向传播.html (0.32 MB)

  *   07 12 计算梯度：网络的前向与反向传播.mp3 (11.47 MB)

  *   08 13 优化方法：更新模型参数的方法.html (2.16 MB)

  *   08 13 优化方法：更新模型参数的方法.mp3 (11.13 MB)

  *   09 加餐 机器学习其实就那么几件事.html (0.28 MB)

  *   09 加餐 机器学习其实就那么几件事.mp3 (9.36 MB)

  *   10 14 构建网络：一站式实现模型搭建与训练.html (0.62 MB)

  *   10 14 构建网络：一站式实现模型搭建与训练.mp3 (14.32 MB)

  *   11 15 可视化工具：如何实现训练的可视化监控.html (1.21 MB)

  *   11 15 可视化工具：如何实现训练的可视化监控.mp3 (9.81 MB)

  *   12 16｜分布式训练：如何加速你的模型训练.html (0.97 MB)

  *   12 16｜分布式训练：如何加速你的模型训练.mp3 (14.93 MB)

*   04 实战篇/

  *   01 17 图像分类（上）：图像分类原理与图像分类模型.html (3.95 MB)

  *   01 17 图像分类（上）：图像分类原理与图像分类模型.mp3 (14.61 MB)

  *   02 18 图像分类（下）：如何构建一个图像分类模型.html (2.19 MB)

  *   02 18 图像分类（下）：如何构建一个图像分类模型.mp3 (13.47 MB)

  *   03 19 图像分割（上）：详解图像分割原理与图像分割模型.html (5.36 MB)

  *   03 19 图像分割（上）：详解图像分割原理与图像分割模型.mp3 (10.11 MB)

  *   04 20 图像分割（下）：如何构建一个图像分割模型.html (6.31 MB)

  *   04 20 图像分割（下）：如何构建一个图像分割模型.mp3 (11.28 MB)

  *   05 21 NLP基础（上）：详解自然语言处理原理与常用算法.html (1.78 MB)

  *   05 21 NLP基础（上）：详解自然语言处理原理与常用算法.mp3 (14.01 MB)

  *   06 22 NLP基础（下）：详解语言模型与注意力机制.html (0.82 MB)

  *   06 22 NLP基础（下）：详解语言模型与注意力机制.mp3 (11.90 MB)

  *   07 23 情感分析：如何使用LSTM进行情感分析.html (3.09 MB)

  *   07 23 情感分析：如何使用LSTM进行情感分析.mp3 (10.67 MB)

  *   08 24 文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型.html (0.73 MB)

  *   08 24 文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型.mp3 (14.36 MB)

  *   09 25 摘要：如何快速实现自动文摘生成.html (0.37 MB)

  *   09 25 摘要：如何快速实现自动文摘生成.mp3 (12.37 MB)

*   05 特别放送/

  *   01 用户故事 Tango：师傅领进门，修行在个人.html (1.39 MB)

  *   01 用户故事 Tango：师傅领进门，修行在个人.mp3 (9.77 MB)

  *   02 答疑篇｜思考题答案集锦.html (0.20 MB)

  *   02 答疑篇｜思考题答案集锦.mp3 (0.83 MB)

  *   03 加餐｜基础模型：AI时代的新篇章.html (2.59 MB)

  *   03 加餐｜基础模型：AI时代的新篇章.mp3 (16.08 MB)

*   06 结束语/

  *   01 结束语｜人生充满选择，选择与努力同样重要.html (1.17 MB)

  *   01 结束语｜人生充满选择，选择与努力同样重要.mp3 (8.93 MB)

  *   02 期末测试｜来赴一场100分之约！.html (0.08 MB)

  *   02 期末测试｜来赴一场100分之约！.mp3 (0.47 MB)