1樓：朱強
0. 數學基礎，前向傳播，後向傳播，鏈式求導，降公升取樣，優化，學習率，動量，等基礎。
pytorch 五部分：資料，迭代器，優化，損失函式，網路，把這五個模組用一些簡單的案例多實踐一下。資料報含（用網路資料，自己製作資料，dataloader,dataset），優化函式，啟用函式，parameters，取樣，損失函式，以及一些plot繪製過程，hook等基礎知識。
著重看網路結構了：骨幹網路，lstm, rnn,cnn, 風格遷移，遷移學習，對抗神經網路，增強神經網路等仍然是拿一些簡單案例跑一邊。
細分學習：分割，識別，注意力，跟蹤，定位姿，ocr等具體方向的一些經典網路學習。
跟蹤所細分的方向的前沿，交叉組合使用創新點。
2樓：CurvaNord
去年暑假實習的時候曾經在一周之內從0開始入門pytorch並完成了自己的task。試著答一下。
前提條件是，神經網路基本原理要弄懂。包括初始化引數，前饋，反向傳播，loss function，優化器，卷積，池化等等。弄的越清楚越好。
有了前提條件，就直接上官方文件找tutorial examples（tutorials examples好像用的是cifar還是mnist記不清了），看懂，自己敲一遍跑一遍就行。不用刻意去看文件裡的各種API，需要用哪個去查就OK了。tutorials印象中分初級中級高階，我個人感覺把初級中級練完，就算入門了。
入門以後，就拿自己手上的task實戰幾個回合，配合著文件學怎麼用dataloader建立custom dataset等等，也可以弄一些稍微高階點的東西，比如adaptive learning rate，transfer learning等等，就不一一舉例了，API很全，想怎麼玩直接查就行啦。
3樓：
PyTorch 跟 Numpy 大概有 70% 左右的語法是差不多的，還有很多是函式的 axis 改成 dim 或是返回的東西變多之類的。
PyTorch 在 CPU 上的效能不如 Numpy，不過很多日常工作都能勝任，你可以試著把自己的 Numpy 程式碼改成 PyTorch，弄個兩三天就熟悉的差不多了。
至於深度學習的部分.....其實就那幾個 API，你可能需要了解一下 DataLoader 跟 Dataset 的運作方式，還有就是 PyTorch 需要手動做 backprop，更新 weights 跟把 gradients 歸零（對了，還有引數初始化），其他基本上跟其他框架都一樣。
高階的部分每個人需要的都不太一樣，碰到問題再 Google 就好。
4樓：不知道叫什麼
1、使用pytorch實現乙個VGG16網路2、使用乙個小資料集訓練一下，訓練開始時先單步除錯一下，看看具體資料載入過程和前向傳播的流程。
3、開始訓練網路。這個過程你可以學習模型是怎樣訓練出來的。
4、了解了整體流程之後再單獨針對模型的建立、損失函式、優化器進行深入研究。
我認為先大體知道這是個什麼東西然後會簡單地使用它，之後再針對某乙個知識點深入研究。一般來說，隨著你不斷學習，你會不斷有新的問題，之後你再針對問題去尋找答案。
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