枯木逢春-我于北京
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码住码住-结合个人学习之小白入门深度学习路线的总结
前言
学习路线
参考此文章 [[深度学习-快速了解整个流程-基于Pytorch实现MNIST数据集分类任务]] 完整了解一遍流程
基础知识
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魔鬼面具
图像算法工程师需要具备什么能力?
- 数据集处理、代码调试、模型训练、逻辑代码编写能力。
- 模型调优、模型压缩。
- 模型部署 (云端 (TensorRT、Nvidia-Triton)、嵌入式端 (瑞芯微、爱芯派))。
- 模型部署性能调优。
- 持续学习、紧追热点。
纯小白,深度学习怎么入门?
- Python 基础、最好做点逻辑算法题。
- 数学基础,我认为一般的高等数学、线性代数略懂就行。
- 看深度学习理论基础/OpenCV 基础
- 基于 Pytorch 的 Mnist 图像分类,从头编写,理解一下整个流程需要什么。
- 去找一个你要做的方向最常用且最多教程的一个模型去跑,先轮跑通、然后再看每 个细节模块的代码、并结合理论去理解。
B 导
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