一、前言
二、正文
在去年的七月份，也就是19年的7月份，我參加完現在所在的研究生學校的夏令營之後，得知導師對我很感興趣，而且我也基本上可以獲得本科學校的保研資格，所以就開始接受導師的學習安排。因為我選的方向是深度學習的嵌入式應用，於是就開始了深度學習的學習之旅！並且導師告訴我，不僅要學習深度學習，還一定要學習好高階語言，如python、c++。
剛開始學習深度學習的時候，真的是一臉懵，很多東西都不是很懂，比如新手都會經歷的環境配置。我清楚的記得我當時配置環境配置了大半天，甚至長達一天，直到import torch和import tensorflow as tf成功。
我一開始學習的是mxnet，接觸的學習教程是非常經典的動手學深度學習，這本書的內容真的非常好，無論是深度學習的一些必備基礎知識，還是一些常見的模型和它們的例項應用都可以在書中找到。後來這本書被翻譯成了pytorch版本，所以我才算真正開始學習pytorch。我一開始學習的主要是：線性回歸、softmax回歸、感知機、權重衰減、過擬合/欠擬合、反向傳播以及梯度下降這些必備知識。
學習了一段時間的深度學習的基本概念之後，我就開始重點學習pytorch和tensorflow2.0的語法以及神經網路模型的搭建和訓練。沒事做做筆記，跑一跑書上或者網上找的**，只要能不報錯，看到模型輸出結果就會很高興。
然而模型也分很多種，我一開始學習的是回歸模型、卷積神經網路分類模型。後來隨著學習的深入，陸續接觸了目標檢測模型、語義分割模型、人臉檢測與識別模型以及生成對抗神經網路（gan）。因為我主要學習的是計算機視覺方面的知識，所以上述模型都有所接觸，但是之後使用模型的時候使用的最多的還是影象分類和目標檢測方面的模型。
在學習了pytorch和tensorflow2.0的基本語法以及一些比較高階的語法之後，我開始有些迷糊了！因為它們都有很多的api，如果我自己不認真的總結一下，可能就很難實現自己動手寫**。我這裡針對的主要是在用到某個功能的時候，你不知道去呼叫哪乙個或者哪一類api，所以你在網上搜都不好搜。所以我當時想的是自己在那個階段要至少知道一些常用的api它們大致是做什麼的，然後在寫**的時候，我知道要使用哪乙個或者哪一類，然後再去有針對性的搜尋這個api應該怎麼使用。
於是我就開始看pytorch和tensorflow2.0官方api文件，看的時候剛好可以根據之前看的教程篩選一下一些比較常用的api，然後將它們大致分下類。大概花了一天的時間，我完成了上面所說的任務，自己總結在了乙個word文件裡，方便以後檢視。
但是後來，又有了新的問題，那就是即使知道使用什麼api，但是在實現比如獲取資料集、搭建模型、訓練模型等一些必須流程，又或者是遷移學習、儲存和載入模型、動態調整學習率等一些也很重要的功能的時候，我到底應該怎麼去組織**？每個功能不止一種實現方式，不同框架之間實現方式自然也不一樣，所以這些都是需要去總結的。至少對於我來說，如果我腦子裡對這些東西不清晰，我是沒有辦法繼續學習下去的。
於是我又開始了上述任務，花了幾天時間總結了大部分內容，然後又在後續學習中不斷新增新的內容，並且以部落格的形式記錄了下來。一是為了方便自己隨時隨地檢視，還有就是也希望能幫助到其他人，萬一有幫助呢是吧！！！在寫部落格的時候，我順便也把一些常用api的具體使用方法，比如它的每個引數是什麼意思，一點一點的記錄了下來。當然這其中參考了很多優秀的資料。上述所提到的內容我都寫在了我的pytorch和tensorflow2.0學習筆記專欄裡，下面我把鏈結貼出來：
基礎知識以及一些高階的知識學得差不多了之後，我就開始準備多看一些實際的專案，寫注釋、或者根據自己的需要修改**等等，爭取多熟悉一些真實的專案。而且在實戰的時候，也學到了很多知識，更新到了自己的學習筆記中。我這個人有強迫症，比較喜歡整理資料，所以我也就把看過的，比較好的專案都存在了資料夾裡，哈哈哈！
可以看到，其中有影象分類、遷移學習、影象生成、風格遷移、人臉檢測與識別、ssd目標檢測。
可以看到，其中有yolov3目標檢測、人臉檢測、人臉識別、是否戴口罩識別、貓狗分類、語義分割、遷移學習。
當然學習計算機視覺的知識，怎麼也避不開opencv，因此我也在學習過程中寫了一些部落格記錄比較重要和常見的知識點，專欄鏈結奉上：opencv-python學習筆記
三、總結
作為小白，該學的或多或少都接觸或者學習了，當然還有很多很多的知識等著你去發現並學習。那麼接下來你就要嘗試自己去動手做一些專案，關於這一塊我現在也就不說了，以後有機會再說吧！！！拜拜！！！
再次宣告，以上就是自己心血來潮，也可以說是為了防止自己不清楚在過去一年都做了些什麼而對自己的深度學習的學習之旅做的回顧，不想表達任何觀點，溜了，溜了！！！（滑稽）
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