写在最前面
原文发布时间：2023-03-03 11:15:52
由于质量分过低，因此进行完善更新
主要补充：
1、分享一个简单的深度学习代码案例（手写数字识别）分析
2、我是如何阅读深度学习代码的，以及一些小白阶段性的思路。
原文
目前思路
努力上路的小白一枚，麻烦路过的大佬指导一二，同时希望能和大家交流学习~
和学长学姐、实习老师们交流后的目前思路：
- 先找到自己研究领域的顶级期刊，connected papers网站上灰色圆圈越大的论文的对应期刊，就是该研究领域的顶刊
- 看论文，在paper with code网站上找有源码的论文
- 先跑通，配置环境什么的（跑不通就不细看了，赶紧换一个）
- 跑通后，看代码大框架，结合论文理解代码各部分代表了什么
（最开始我尝试注释每行代码，但发现每句话理解了，不代表理解整个代码是什么思路，不好学习借鉴到自己的代码里面去） - 最后如果需要修改这段代码，再细看代码每行的参数代表什么
学习资料
代码看累了，就看《动手学深度学习》文档：基于PyTorch框架，从底层函数实现基础功能，再到框架的高级功能
http://zh.gluon.ai/chapter_preface/preface.html
争取更新学习这个文档的专栏，记录学习过程
20天吃掉那只Pytorch
https://jackiexiao.github.io/eat_pytorch_in_20_days/
这个感觉更浅一点儿，之后复习看吧
读代码工具-chatgpt
量身定做了一套话术hhh，亲身测试还不错
我是一个深度学习代码小白，请你用中文写上注释，能让我能轻松理解下面这段代码。注意包含所有函数、调用和参数的注释。以同样的python代码块样式返回你写的代码给我
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Feb 27 11:23:44 2023 """
完善更新
深度学习代码初尝试：小白的学习之路
作为一个深度学习领域的小白，我仍然记得当初初次尝试阅读深度学习代码时所面对的挑战。那时，代码看起来晦涩难懂，但随着时间的推移和不断的学习，我逐渐克服了这些困难。
在这篇博客中，我将分享我是如何阅读深度学习代码的，以及一些小白阶段性的思路。
第一步：学习编程语言
我发现大多数深度学习代码都是用Python编写的，所以我决定学习Python。起初，我只掌握了一些基本的Python语法，如变量、条件语句和循环。这使我能够理解和修改简单的代码示例。
第二步：学习基础知识
深度学习是一个复杂的领域，所以我开始了解神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等基本概念。这些概念是理解深度学习代码的基础，所以我花了一些时间来阅读教科书、在线教程和学习资料。
第三步：学习深度学习框架
深度学习代码通常使用深度学习框架和库来实现，如TensorFlow、PyTorch等。我选择了PyTorch，因为它有着强大的社区支持和丰富的资源。
我开始学习如何构建神经网络、进行数据预处理和训练模型。这需要不断的实践和尝试，过程可能比想象要更久一点，但是学完了就轻松了。
第四步：阅读示例代码
逐渐熟悉了基本概念和工具后，我开始阅读一些简单的示例代码。
选择了一些经典的任务，如手写数字识别，因为它们有大量的教程和示例代码可供学习。然后我尝试理解代码的结构、数据流和关键步骤。
第五步：调试和实验
深度学习代码的调试是一个常见的挑战。我遇到了很多错误，但每个错误都是一个学习机会。我学会了如何查找错误、尝试不同的解决方法，以及如何进行实验来测试不同的模型和参数设置。这个过程需要耐心和毅力，但我发现它是非常有益的。
第六步：查阅文档和资源
在学习深度学习代码的过程中，文档和资源是非常重要的。
我开始查阅PyTorch官方文档、在线教程和博客文章，以解决问题和理解代码。这帮助我更好地理解框架的功能和用法。
第七步：参与社区和讨论
深度学习领域有着庞大的社区，充满了热情的从业者。我加入了很多社群潜水，观望大佬们的交流，我发现社群成员愿意分享知识和帮助新手，这对我来说是一种巨大的鼓舞。
参与了CSDN的博客笔记记录，与其他人互动和分享自己的进展，对我来说是学习的一种很好的方式。
一个简单的深度学习代码案例（手写数字识别）分析
这是一个简单的深度学习代码示例，它包括了数据加载、数据预处理、模型构建、模型编译、训练和评估等步骤。通过逐行分析代码，可以更好地理解深度学习代码的结构和逻辑。当熟悉这些基本步骤后，可以尝试更复杂的任务和模型。
当学习深度学习代码时，逐行分析代码是非常有帮助的。下面是一个PyTorch示例（手写数字识别），我将逐行进行分析：
数据加载和预处理
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms
- 这部分代码导入了PyTorch和相关的库。PyTorch是一个用于深度学习的开源框架，它提供了各种工具和模块来构建和训练神经网络。在这里，我们导入了PyTorch库，以及用于数据处理的
transforms模块和一些视觉数据集（torchvision）。
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
- 这行代码创建了一个数据转换（transform）对象。
transforms.Compose允许将多个数据转换操作组合在一起。在这里，我们定义了两个转换操作，分别是将图像转换为张量（transforms.ToTensor()）和将像素值进行标准化（transforms.Normalize）。
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
- 这行代码从
torchvision.datasets中加载MNIST数据集。root参数指定了数据集的本地保存路径，train=True表示加载训练数据集，download=True表示如果数据集不存在则下载它，最后，transform参数指定了我们之前定义的数据转换。
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)
- 这段代码创建了一个数据加载器（data loader）。数据加载器用于将训练数据集划分为小批次，以便进行批量训练。
batch_size参数指定了每个批次包含的样本数，shuffle=True表示在每个周期（epoch）开始时对数据进行洗牌，以随机排列样本。
以上是代码的前半部分，它主要涉及数据加载和预处理。接下来，我们将继续分析代码的后半部分。
神经网络模型的定义和损失函数、优化器的设置
# 步骤2：定义神经网络模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 4 * 4) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net()
- 这部分代码定义了神经网络模型。我们创建了一个名为
Net的类，它继承自nn.Module，这是PyTorch中构建模型的常用方式。在构造函数中，我们定义了模型的各层（卷积层、池化层、全连接层）以及它们的参数。这个模型是一个卷积神经网络（CNN），用于手写数字识别。 forward方法定义了数据在模型中的前向传播流程。它描述了数据如何从一层传递到下一层，包括卷积操作、激活函数（ReLU）、池化操作和全连接层。- 最后，我们创建了一个
net实例，这是我们的神经网络模型的一个具体实例化对象。
# 步骤3：定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
- 这部分代码定义了损失函数和优化器。我们使用了交叉熵损失（
nn.CrossEntropyLoss）作为损失函数，这是常用于分类问题的损失函数。 - 优化器使用了随机梯度下降（SGD），并通过
lr参数指定了学习率，通过momentum参数指定了动量。
这就完成了神经网络模型的定义和损失函数、优化器的设置。接下来，我们将继续分析代码的训练和评估部分。
训练和评估部分
让我们继续分析PyTorch示例代码的训练和评估部分：
# 步骤4：训练模型 for epoch in range(5): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / (i + 1)) print('Finished Training')
- 这部分代码进行了模型的训练。它使用一个外层循环遍历5个训练周期（epochs），每个周期中使用一个内层循环遍历训练数据集中的小批次（batch）。
- 在每个批次中，首先调用
optimizer.zero_grad()来清除之前批次的梯度信息。然后，将输入数据（inputs）传递给模型，模型产生输出（outputs）。接着，计算损失（loss）并使用loss.backward()进行反向传播计算梯度。最后，通过optimizer.step()来更新模型的参数，以减小损失。 - 我们还计算了每个周期的平均损失，并在每个周期结束后打印出来，以监视训练的进展。
# 步骤5：评估模型 testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64, shuffle=False) correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy on test images: %.2f %%' % (100 * correct / total))
- 这部分代码用于评估模型的性能。我们加载了测试数据集，并使用
testloader来将测试数据划分成小批次。 - 在
with torch.no_grad()块中，我们遍历每个批次，计算模型的预测结果，并统计模型在测试数据集上的准确度。 - 最后，我们打印出测试准确度，这是模型在测试数据上正确分类的比例。
这就完成了整个示例代码的分析。通过逐行分析代码，可以更好地理解PyTorch中的深度学习训练和评估过程。
希望这个示例对你理解深度学习代码的工作方式有所帮助。
总结
阅读深度学习代码对于小白来说可能是一个挑战，但通过坚持学习和不断实践，我渐渐克服了这个困难。不要害怕犯错，不要害怕提问，因为深度学习是一个充满机会和创新的领域。通过逐步学习和积累经验，可以慢慢地读懂深度学习代码，为这个领域做出自己的贡献。
