PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理

如果你已经会一点 Python，想真正把深度学习用起来，而不是停留在调包和跑 demo，这套 PyTorch 内容值得放进备选清单。它不承诺速成，也不覆盖所有方向，主线很明确：用 PyTorch 把计算机视觉和自然语言处理两条最常落地的工作场景走一遍。它解决的是"看得懂论文、写不出模型"的问题很

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如果你已经会一点 Python，想真正把深度学习用起来，而不是停留在调包和跑 demo，这套 PyTorch 内容值得放进备选清单。它不承诺速成，也不覆盖所有方向，主线很明确：用 PyTorch 把计算机视觉和自然语言处理两条最常落地的工作场景走一遍。

它解决的是"看得懂论文、写不出模型"的问题

很多人卡在同一个地方：能读懂别人的代码结构，轮到自己搭网络就无从下手。这套内容从框架本身切入，先讲清楚动态图为什么更适合调试、训练循环里每一步在做什么，再让你动手搭一个简单神经网络。环境搭建部分占了独立章节，看似基础，但恰恰是劝退率最高的一环——能把环境跑通、知道报错往哪查，后面的学习才立得住。它不回避数学，但也不把重点放在推导上，重心是"这段代码为什么这么写、换一个任务该怎么改"。

适合什么基础，建议先看哪几块

最低门槛是能写 Python 函数、看懂列表和字典、知道什么是数组运算。如果你完全没接触过机器学习，先补一下分类与回归的基本概念，否则第三章容易跟不上。有基础的人可以跳过导学和环境配置，直接从神经网络搭建那块入手，遇到版本或依赖问题再回头查。计算机视觉部分建议重点看卷积神经网络的基础串讲，再跟实战任务，因为卷积的直觉建立起来之后，图像分类、目标检测这类任务的代码结构是相通的。NLP 部分从循环神经网络切入，理解序列建模的思路，再去看具体的文本任务会更顺。整体节奏是"先跑通、再理解、后改造"，建议按这个顺序走，不要一上来就抠细节。

学完之后能独立做什么，资料怎么配合练习

比较现实的目标是：你能独立完成一个图像分类或文本分类的小项目，包括数据读取与预处理、模型定义、训练与验证、指标观察和简单调参，遇到 shape 不匹配或损失不下降时知道从哪几个方向排查。这个能力足以支撑转岗面试里的项目陈述，也能应付工作中"用现成数据训一个模型"的需求。但要说清楚：它不涉及分布式训练、大规模部署和工程化调优，这些得另外补。

练习方式上，别只看视频。每看完一节，把代码关掉自己重写一遍，改一个参数看结果变化，比如换优化器、调学习率、改网络层数。视觉和 NLP 两块各挑一个任务完整做下来，比囫囵看完所有章节有用得多。数据集先用课程里给的，跑通之后换成自己找的小数据集，这一步最能暴露真实问题。如果时间有限，优先保证"能跑通一个完整流程"，而不是"看完所有视频"。

课程目录

课程介绍 本页收录 PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理，方向为体系课，重点涉及 体系课。 内容涵盖：初识PyTorch框架与环境搭建、PyTorch入门基础串讲、PyTorch搭建简单神经网络、计算机视觉与卷积神经网络基础串讲、PyTorch实战计算机视觉任务、循环神经网与NLP基础串讲 等主题。 适合正在补 体系课 相关知识、想按目录逐步推进的学习者。 下方为完整资料与目录，可先看目录判断是否符合需要。 第1章 课程介绍-选择Pytorch的理由 1-1 课程导学 (13:57) 第2章 初识PyTorch框架与环境搭建 2-1 初识Pytorch基本框架 (11:15) 2-2 【讨论题】比较动态图与静态图推理框架 2-3 环境配置（1） (11:21) 2-4 环境配置（2） (08:48) 第3章 PyTorch入门基础串讲 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 (11:15) 3-2 Tensor的基本定义 (06:21) 3-3 Tensor与机器学习的关系 (07:33) 3-4 Tensor创建编程实例 (19:55) 3-5 Tensor的属性 (07:39) 3-6 Tensor的属性-稀疏的张量的编程实践 (07:39) 3-7 Tensor的算术运算 (08:12) 3-8 Tensor的算术运算编程实例 (17:06) 3-9 in-place的概念和广播机制 (09:58) 3-

10 取整-余 (03:49) 3-11 比较运算-排序-topk-kthvalue-数据合法性校验 (18:28) 3-

12 三角函数 (04:18) 3-

13 其他数学函数 (05:33) 3-

14 Pytorch与统计学方法 (14:55) 3-

15 Pytorch与分布函数 (04:56) 3-

16 Pytorch与随机抽样 (05:15) 3-

17 Pytorch与线性代数运算 (09:18) 3-

18 Pytorch与矩阵分解-PCA (19:52) 3-

19 Pytorch与矩阵分解-SVD分解-LDA (13:09) 3-

20 Pytorch与张量裁剪 (08:48) 3-

21 Pytorch与张量的索引与数据筛选 (27:08) 3-

22 Pytorch与张量组合与拼接 (11:34) 3-

23 Pytorch与张量切片 (07:37) 3-

24 Pytorch与张量变形 (14:09) 3-

25 Pytorch与张量填充&amp;傅里叶变换 (03:27) 3-

26 Pytorch简单编程技巧 (11:33) 3-27 Pytorch与autograd-导数-方向导数-偏导数-梯度的概念 (10:02) 3-28 Pytorch与autograd-梯度与机器学习最优解 (12:46) 3-29 Pytorch与autograd-Variable$tensor (02:57) 3-

30 Pytorch与autograd-如何计算梯度 (03:04) 3-31 Pytorch与autograd中的几个重要概念-variable-grad-grad_fn (10:32) 3-32 Pytorch与autograd中的几个重要概念-autograd例子 (14:15) 3-33 Pytorch与autograd中的几个重要概念-function (08:18) 3-

34 Pytorch与nn库 (19:46) 3-

35 Pytorch与visdom (04:56) 3-

36 Pytorch与tensorboardX (05:57) 3-

37 Pytorch与torchvision (02:21) 第4章 PyTorch搭建简单神经网络 4-1 机器学习和神经网络的基本概念（1） (20:53) 4-2 机器学习和神经网络的基本概念（2） (17:16) 4-3 利用神经网络解决分类和回归问题（1） (18:27) 4-4 利用神经网络解决分类和回归问题（2） (18:46) 4-5 利用神经网络解决分类和回归问题（3） (13:08) 4-6 利用神经网络解决分类和回归问题（4） (12:06) 4-7 利用神经网络解决分类和回归问题（5） (13:29) 第5章 计算机视觉与卷积神经网络基础串讲 5-1 计算机视觉基本概念 (23:01) 5-2 图像处理常见概念 (24:30) 5-3 特征工程 (14:07) 5-4 卷积神经网（上） (12:36) 5-5 卷积神经网（下） (12:04) 5-6 pooling层 (05:07) 5-7 激活层-BN层-FC层-损失层 (12:13) 5-8 经典卷积神经网络结构 (09:54) 5-9 轻量型网络结构 (07:35) 5-

10 多分支网络结构 (03:42) 5-

11 attention的网络结构 (08:24) 5-

12 学习率 (04:43) 5-

13 优化器 (07:32) 5-

14 卷积神经网添加正则化 (03:27) 第6章 PyTorch实战计算机视觉任务-Cifar10图像分类 6-1 图像分类网络模型框架解读（上） (15:04) 6-2 图像分类网络模型框架解读（下） (15:41) 6-3 cifar10数据介绍-读取-处理（上） (09:43) 6-4 cifar10数据介绍-读取-处理（下） (10:49) 6-5 PyTorch自定义数据加载-加载Cifar10数据 (15:23) 6-6 PyTorch搭建 VGGNet 实现Cifar10图像分类 (15:03) 6-7 PyTorch搭建cifar10训练脚本-tensorboard记录LOG（上） (14:48) 6-8 PyTorch搭建cifar10训练脚本-tensorboard记录LOG（下） (19:36) 6-9 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-ResNet结构（上） (16:56) 6-10 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-ResNet结构（下） (10:29) 6-11 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Mobilenetv1结构 (11:34) 6-12 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Inception结构（上） (15:04) 6-13 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Inception结构（下） (09:13) 6-14 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-调用Pytorch标准网络ResNet18等 (06:05) 6-15 PyTorch搭建cifar10推理测试脚本搭建 (08:30) 6-

16 分类问题优化思路 (17:12) 6-

17 分类问题最新研究进展和方向 (06:33) 第7章 Pytorch实战计算机视觉任务-Pascal VOC目标检测问题 7-1 目标检测问题介绍（上） (14:09) 7-2 目标检测问题介绍（下） (11:47) 7-3 Pascal VOC-COCO数据集介绍 (05:14) 7-4 MMdetection框架介绍-安装说明 (15:11) 7-5 MMdetection框架使用说明 (12:18) 7-6 【讨论题】比较mmdetection与detectron 7-7 MMdetection训练Passcal VOC目标检测任务（上） (17:26) 7-8 MMdetection训练Passcal VOC目标检测任务（中） (16:27) 7-9 MMdetection训练Passcal VOC目标检测任务（下） (11:51) 7-

10 MMdetection Test脚本 (03:36) 7-

11 MMdetection LOG分析 (05:43) 第8章 PyTorch实战计算机视觉任务-COCO目标分割问题 8-1 图像分割基本概念 (10:37) 8-2 图像分割方法介绍 (19:02) 8-3 图像分割评价指标及目前面临的挑战 (09:51) 8-4 COCO数据集介绍 (04:20) 8-5 detectron框架介绍和使用简单说明 (10:09) 8-6 coco数据集标注文件解析 (07:52) 8-7 detectron源码解读和模型训练-demo测试 (37:29) 8-8 【讨论题】比较全景分割，语义分割和实例分割不同任务 第9章 PyTorch搭建GAN网络实战图像风格迁移 9-1 GAN的基础概念和典型模型介绍（上） (15:03) 9-2 GAN的基础概念和典型模型介绍（下） (13:02) 9-3 图像风格转换数据下载与自定义dataset类 (11:14) 9-4 cycleGAN模型搭建-model (16:15) 9-5 cycleGAN模型搭建-train（上） (18:02) 9-6 cycleGAN模型搭建-train（下） (18:28) 9-7 cycleGAN模型搭建-test (06:40) 第10章 循环神经网与NLP基础串讲 10-1 RNN网络基础 (07:18) 10-2 RNN常见网络结构-simple RNN网络 (10:56) 10-3 Bi-RNN网络 (04:42) 10-4 LSTM网络基础 (13:58) 10-5 Attention结构 (09:41) 10-6 Transformer结构 (13:15) 10-7 BERT结构 (07:21) 10-8 NLP基础概念介绍 (15:06) 10-9 【讨论题】深入了解transformer在CV任务中的应用 第11章 PyTorch实战中文文本情感分类问题 11-1 文本情感分析-情感分类概念介绍 (09:34) 11-2 文本情感分类关键流程介绍 (02:25) 11-3 文本情感分类之文本预处理 (06:33) 11-4 文本情感分类之特征提取与文本表示 (05:15) 11-5 文本情感分类之深度学习模型 (08:33) 11-6 文本情感分类-数据准备 (16:42) 11-7 文本情感分类-dataset类定义 (12:32) 11-8 文本情感分类-model类定义 (11:37) 11-9 文本情感分类-train脚本定义 (13:37) 11-

10 文本情感分类-test脚本定义 (05:06) 第12章 PyTorch实战机器翻译问题 12-1 机器翻译相关方法-应用场景-评价方法 (14:23) 12-2 Seq2Seq-Attention编程实例数据准备-模型结构-相关函数 (05:31) 12-3 Seq2Seq-Attention编程实例-定义数据处理模块 (17:08) 12-4 Seq2Seq-Attention编程实例-定义模型结构模块（上） (13:10) 12-5 Seq2Seq-Attention编程实例-定义模型结构模块（下） (13:46) 12-6 Seq2Seq-Attention编程实例-定义train模块（上） (13:03) 12-7 Seq2Seq-Attention编程实例-定义train模块（下） (10:33) 12-8 Seq2Seq-Attention编程实例-定义train模块-loss function (20:10) 12-9 Seq2Seq-Attention编程实例-定义eval模块 (08:40) 12-10 【讨论题】深入了解Attention在CV任务中的应用前景？ 第13章 PyTorch工程应用介绍 13-1 PyTorch模型开发与部署基础平台介绍 (09:39) 13-2 PyTorch工程化基础–Torchscript (09:15) 13-3 PyTorch服务端发布平台–Torchserver (06:31) 13-4 PyTorch终端推理基础–ONNX (06:05) 第14章 【选修】Linux操作基础串讲 14-1 linux操作基础串讲 (19:18) 第15章 课程总结与回顾 15-1 课程总结 (11:14) 网盘截图：