深度学习实践指南：从入门到进阶 🧠
深度学习作为人工智能的核心技术，已广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。以下是实践建议和学习路径：
📚 一、学习基石
- 数学基础：线性代数（矩阵运算）、概率统计（贝叶斯定理）、微积分（梯度下降）是核心
- 编程技能：Python + TensorFlow/PyTorch框架是标配
- 经典模型：从感知机到Transformer，理解模型演进史
🛠️ 二、实践工具链
- 数据处理：使用Pandas进行数据清洗，Pillow处理图像
- 模型训练：GPU加速训练，使用TensorBoard可视化过程
- 模型部署：ONNX格式转换，Docker容器化发布
- 调试技巧：添加
print("Debug: ", layer.shape)检查数据流