人工精选

永久有效网盘秒发免费补链

飞豹客算法数学会员免费

PyTorch入门到进阶实战计算机视觉与自然语言处理项目

如果你打开招聘网站，输入「算法工程师」「AI 应用开发」，会发现一个明显的分界线：一种岗位要求写着「熟悉 PyTorch，有计算机视觉或 NLP 项目经验」，另一种则只要求「会调用大模型 API」。前者数量少、门槛高，但面试时你能拿出的东西完全不同。这门课瞄准的就是前者——它不教你怎么调接口，而是教

单课价¥29.90新品上架

会员价 会员免费开通会员后本篇可直接下载套餐详情

9 人关注更新于 2026-09-22 永久有效

发货

网盘链接 · 支付成功后自动发货

保障

永久有效 · 链接失效免费补发

客服

每日 9:00-21:00 在线客服联系客服

会员可免费下载本篇月会员可免费领取。

开通会员 ›

购买本课销量 0 · 永久有效

会员价 · 单课标价 ¥29.90

会员 · 按档位

永久免费可领

年免费可领

月免费可领

游客按标价购买，不享受上表折扣。

支付成功后自动发放网盘链接，链接失效可找客服免费补

正版保障极速发货售后无忧

如果你打开招聘网站，输入「算法工程师」「AI 应用开发」，会发现一个明显的分界线：一种岗位要求写着「熟悉 PyTorch，有计算机视觉或 NLP 项目经验」，另一种则只要求「会调用大模型 API」。前者数量少、门槛高，但面试时你能拿出的东西完全不同。这门课瞄准的就是前者——它不教你怎么调接口，而是教你怎么用 PyTorch 把模型搭出来、训出来、跑通一整个项目。

这门课解决什么工作场景

具体来说，它对应三类实际任务。第一类是计算机视觉方向：给你一批图片，要你完成分类、检测或分割，从写 Dataset 开始到模型收敛，中间的数据增强、迁移学习、训练调参都得自己处理。第二类是自然语言处理方向：文本分类、序列标注、注意力机制、Transformer 结构，这些不是概念科普，而是要你动手复现。第三类是把上面两块能力串起来，独立跑通一个数据到结果的完整闭环——这恰恰是面试官最想看到的东西。

换句话说，学完之后你面对的不再是「这个模型怎么用」，而是「这个任务我该怎么拆、数据怎么进、loss 怎么降、结果怎么评估」。

学完能独立做什么

比较务实的预期是：你能自己写一个图像分类流程，从读取本地图片、划分训练验证集、定义网络、写训练循环，到保存权重并推理单张新图；也能针对文本数据搭一个能跑通的分类或序列模型，理解 embedding、attention 在代码层面是怎么实现的。如果再往前走一步，你可以把视觉或 NLP 的某个小任务做成一个有输入输出的 Demo，写进个人项目记录里。

需要说清楚的是，这门课不是「学完就能拿算法岗 offer」的保证书。它能给你的是项目级的动手经验，以及面试时能讲清楚细节的底气——比如为什么这里用预训练权重、为什么 batch size 要调小、梯度消失时你改了什么。这些细节，只看视频不写代码是讲不出来的。

资料适合什么基础

最合适的起点是：你会 Python，能看懂函数和类，对 NumPy 有一点概念，知道什么是矩阵乘法。如果你此前只写过业务代码、没碰过深度学习，这门课的基础部分能帮你补上必要的概念，但节奏不会等你——遇到不懂的数学细节，需要自己停下来查。

如果你已经会调 sklearn、跑过几个现成模型，但没自己搭过网络、没写过训练循环，那这门课的实战章节对你价值最大。反过来，如果你连 Python 的列表推导和类继承都觉得吃力，建议先把语言基础打牢再进来，硬啃会很痛苦。

资料怎么用效率更高

不要跳着看。基础概念和项目实战之间有依赖，跳过张量操作和自动求导，后面写训练循环会处处卡壳。
每看完一个实战小节，关掉视频自己重写一遍关键代码。能默写出来才算真的会，照着抄不算。
配套的章节笔记适合课后复盘，也适合面试前翻一遍。但笔记替代不了动手，先跑通再整理。
最后挑一个自己感兴趣的小数据集（比如爬一批图片或整理一份文本），独立走一遍完整流程。这个 Demo 比课程里的例子更能成为你简历上的谈资。

如果你正处在「想转算法方向但缺项目经验」的阶段，这门课值得投入时间；如果你只是想知道大模型怎么调 API，那它不是你的首选。

PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理

课程推荐

《PyTorch入门到进阶实战计算机视觉与自然语言处理项目》PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理【技能收获】学完可掌握：Linux 运维。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（136 节）

* 1-1 课程导学.mp4

* 2-1 初识Pytorch基本框架.mp4

* 2-3 环境配置（1）.mp4

* 2-4 环境配置（2）.mp4

* 3-1 机器学习中的分类与回归问题-机器学习基本构成元素.mp4

* 3-2 Tensor的基本定义.mp4

* 3-3 Tensor与机器学习的关系.mp4

* 3-4 Tensor创建编程实例.mp4

* 3-5 Tensor的属性.mp4

* 3-6 Tensor的属性-稀疏的张量的编程实践.mp4

* 3-7 Tensor的算术运算.mp4

* 3-8 Tensor的算术运算编程实例.mp4

* 3-9 in-place的概念和广播机制.mp4

* 3-10 取整-余.mp4

* 3-11 比较运算-排序-topk-kthvalue-数据合法性校验.mp4

* 3-12 三角函数.mp4

* 3-13 其他数学函数.mp4

* 3-14 Pytorch与统计学方法.mp4

* 3-15 Pytorch与分布函数.mp4

* 3-16 Pytorch与随机抽样.mp4

* 3-17 Pytorch与线性代数运算.mp4

* 3-18 Pytorch与矩阵分解-PCA.mp4

* 3-19 Pytorch与矩阵分解-SVD分解-LDA.mp4

* 3-20 Pytorch与张量裁剪.mp4

* 3-21 Pytorch与张量的索引与数据筛选.mp4

* 3-22 Pytorch与张量组合与拼接.mp4

* 3-23 Pytorch与张量切片.mp4

* 3-24 Pytorch与张量变形.mp4

* 3-25 Pytorch与张量填充&傅里叶变换.mp4

* 3-26 Pytorch简单编程技巧.mp4

* 3-27 Pytorch与autograd-导数-方向导数-偏导数-梯度的概念.mp4

* 3-28 Pytorch与autograd-梯度与机器学习最优解.mp4

* 3-29 Pytorch与autograd-Variable$tensor.mp4

* 3-30 Pytorch与autograd-如何计算梯度.mp4

* 3-31 Pytorch与autograd中的几个重要概念-variable-grad-grad_fn.mp4

* 3-32 Pytorch与autograd中的几个重要概念-autograd例子.mp4

* 3-33 Pytorch与autograd中的几个重要概念-function.mp4

* 3-34 Pytorch与nn库.mp4

* 3-35 Pytorch与visdom.mp4

* 3-36 Pytorch与tensorboardX.mp4

* 3-37 Pytorch与torchvision.mp4

* 4-1 机器学习和神经网络的基本概念（1）.mp4

* 4-2 机器学习和神经网络的基本概念（2）.mp4

* 4-3 利用神经网络解决分类和回归问题（1）.mp4

* 4-4 利用神经网络解决分类和回归问题（2）.mp4

* 4-5 利用神经网络解决分类和回归问题（3）.mp4

* 4-6 利用神经网络解决分类和回归问题（4）.mp4

* 4-7 利用神经网络解决分类和回归问题（5）.mp4

* 5-1 计算机视觉基本概念.mp4

* 5-2 图像处理常见概念.mp4

* 5-3 特征工程.mp4

* 5-4 卷积神经网（上）.mp4

* 5-5 卷积神经网（下）.mp4

* 5-6 pooling层.mp4

* 5-7 激活层-BN层-FC层-损失层.mp4

* 5-8 经典卷积神经网络结构.mp4

* 5-9 轻量型网络结构.mp4

* 5-10 多分支网络结构.mp4

* 5-11 attention的网络结构.mp4

* 5-12 学习率.mp4

* 5-13 优化器.mp4

* 5-14 卷积神经网添加正则化.mp4

* 6-1 图像分类网络模型框架解读（上）.mp4

* 6-2 图像分类网络模型框架解读（下）.mp4

* 6-3 cifar10数据介绍-读取-处理（上）.mp4

* 6-4 cifar10数据介绍-读取-处理（下）.mp4

* 6-5 PyTorch自定义数据加载-加载Cifar10数据.mp4

* 6-6 PyTorch搭建 VGGNet 实现Cifar10图像分类.mp4

* 6-7 PyTorch搭建cifar10训练脚本-tensorboard记录LOG（上）.mp4

* 6-8 PyTorch搭建cifar10训练脚本-tensorboard记录LOG（下）.mp4

* 6-9 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-ResNet结构（上）.mp4

* 6-10 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-ResNet结构（下）.mp4

* 6-11 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Mobilenetv1结构.mp4

* 6-12 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Inception结构（上）.mp4

* 6-13 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Inception结构（下）.mp4

* 6-14 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-调用Pytorch标准网络ResNet18等.mp4

* 6-15 PyTorch搭建cifar10推理测试脚本搭建.mp4

* 6-16 分类问题优化思路.mp4

* 6-17 分类问题最新研究进展和方向.mp4

* 7-1 目标检测问题介绍（上）.mp4

* 7-2 目标检测问题介绍（下）.mp4

* 7-3 Pascal VOC-COCO数据集介绍.mp4

* 7-4 MMdetection框架介绍-安装说明.mp4

* 7-5 MMdetection框架使用说明.mp4

* 7-7 MMdetection训练Passcal VOC目标检测任务（上）.mp4

* 7-8 MMdetection训练Passcal VOC目标检测任务（中）.mp4

* 7-9 MMdetection训练Passcal VOC目标检测任务（下）.mp4

* 7-10 MMdetection Test脚本.mp4

* 7-11 MMdetection LOG分析.mp4

* 8-1 图像分割基本概念.mp4

* 8-2 图像分割方法介绍.mp4

* 8-3 图像分割评价指标及目前面临的挑战.mp4

* 8-4 COCO数据集介绍.mp4

* 8-5 detectron框架介绍和使用简单说明.mp4

* 8-6 coco数据集标注文件解析.mp4

* 8-7 detectron源码解读和模型训练-demo测试.mp4

* 9-1 GAN的基础概念和典型模型介绍（上）.mp4

* 9-2 GAN的基础概念和典型模型介绍（下）.mp4

* 9-3 图像风格转换数据下载与自定义dataset类.mp4

* 9-4 cycleGAN模型搭建-model.mp4

* 9-5 cycleGAN模型搭建-train（上）.mp4

* 9-6 cycleGAN模型搭建-train（下）.mp4

* 9-7 cycleGAN模型搭建-test.mp4

* 10-1 RNN网络基础.mp4

* 10-2 RNN常见网络结构-simple RNN网络.mp4

* 10-3 Bi-RNN网络.mp4

* 10-4 LSTM网络基础.mp4

* 10-5 Attention结构.mp4

* 10-6 Transformer结构.mp4

* 10-7 BERT结构.mp4

* 10-8 NLP基础概念介绍.mp4

* 11-1 文本情感分析-情感分类概念介绍.mp4

* 11-2 文本情感分类关键流程介绍.mp4

* 11-3 文本情感分类之文本预处理.mp4

* 11-4 文本情感分类之特征提取与文本表示.mp4

* 11-5 文本情感分类之深度学习模型.mp4

* 11-6 文本情感分类-数据准备.mp4

* 11-7 文本情感分类-dataset类定义.mp4

* 11-8 文本情感分类-model类定义.mp4

* 11-9 文本情感分类-train脚本定义.mp4

* 11-10 文本情感分类-test脚本定义.mp4

* 12-1 机器翻译相关方法-应用场景-评价方法.mp4

* 12-2 Seq2Seq-Attention编程实例数据准备-模型结构-相关函数.mp4

* 12-3 Seq2Seq-Attention编程实例-定义数据处理模块.mp4

* 12-4 Seq2Seq-Attention编程实例-定义模型结构模块（上）.mp4

* 12-5 Seq2Seq-Attention编程实例-定义模型结构模块（下）.mp4

* 12-6 Seq2Seq-Attention编程实例-定义train模块（上）.mp4

* 12-7 Seq2Seq-Attention编程实例-定义train模块（下）.mp4

* 12-8 Seq2Seq-Attention编程实例-定义train模块-loss function.mp4

* 12-9 Seq2Seq-Attention编程实例-定义eval模块.mp4

* 13-1 PyTorch模型开发与部署基础平台介绍.mp4

* 13-2 PyTorch工程化基础--Torchscript.mp4

* 13-3 PyTorch服务端发布平台--Torchserver.mp4

* 13-4 PyTorch终端推理基础--ONNX.mp4

* 14-1 linux操作基础串讲.mp4

* 15-1 课程总结.mp4

课程目录

第1章 课程介绍-选择Pytorch的理由
第2章 初识PyTorch框架与环境搭建
第3章 PyTorch入门基础串讲
第4章 PyTorch搭建简单神经网络
第5章 计算机视觉与卷积神经网络基础串讲
第6章 PyTorch实战计算机视觉任务-Cifar10图像分类
第7章 Pytorch实战计算机视觉任务-Pascal VOC目标检测问题
第8章 PyTorch实战计算机视觉任务-COCO目标分割问题
第9章 PyTorch搭建GAN网络实战图像风格迁移
第10章 循环神经网与NLP基础串讲
第11章 PyTorch实战中文文本情感分类问题
第12章 PyTorch实战机器翻译问题
第13章 PyTorch工程应用介绍
第14章 【选修】Linux操作基础串讲
第15章 课程总结与回顾