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PyTorch入门到进阶实战计算机视觉与自然语言处理项目

《PyTorch入门到进阶实战计算机视觉与自然语言处理项目》PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理【技能收获】学完可掌握：Linux 运维。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招

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这门课的名字很直白：PyTorch 入门到进阶，然后落到计算机视觉和自然语言处理两个方向的实际项目上。它适合的读者不是完全没写过代码的人，而是已经会 Python、能跑通基本脚本，但想把深度学习从「看懂公式」推进到「能搭出可训练、可推理的小系统」这一层的人。资料包里有课程视频和配套章节笔记，结构上偏工程推进，不是纯理论串讲。

技术栈与知识边界

核心框架是 PyTorch，这一点决定了整个学习路径的写法。PyTorch 的动态图机制让调试更接近普通 Python 程序，张量操作、自动求导、nn.Module组织方式、DataLoader 数据管道这几块是贯穿始终的主线。课程在 CV 方向通常会碰到卷积网络、图像分类、迁移学习、数据增强；NLP 方向则绕不开词向量、序列建模、注意力机制和 Transformer 的基本结构。需要提前说明的是，摘要里提到的 Linux 运维、RAG 系统、大模型应用岗这些内容，和课程主体之间是「延伸关联」而非「直接讲授」。如果你冲着 RAG 或大模型落地来，这门课能给你的是 PyTorch 层面的模型训练与推理基础，而不是一套现成的检索增强生成工程。

项目结构里值得对照的部分

这类课程的价值往往不在单个知识点，而在它如何把一个任务拆成数据、模型、训练循环、评估、推理几个环节。看的时候建议重点关注：数据集是怎么组织的，Dataset和DataLoader如何配合；模型定义是写成一个类还是拆成多个模块；训练循环里损失函数、优化器、学习率调整、梯度清零的顺序；以及验证集和测试集是怎么切分的。这些结构在 CV 和 NLP 项目里高度相似，一旦形成模板，换任务时改的是数据和模型头部，而不是整套流程。配套笔记适合在跑完代码后回头核对，把「当时为什么这么写」记下来。

可复用模块与自学路径

从复用角度看，训练脚本的骨架、日志与指标记录、模型保存与加载、推理脚本的输入输出封装，这几块最容易沉淀成自己的工具函数。建议的学习顺序是：先把张量和自动求导的手感练出来，再跟一个 CV 项目走完整流程，然后切到 NLP 项目感受序列数据的处理差异。每完成两到三节，用自己的话写一份小结，重点写「这个模块解决什么问题、输入输出是什么」。最后尝试不看原代码，独立复现一个 Demo，哪怕规模缩小，也比只跟着视频敲一遍更有用。这样做的目的是让作品集里出现的是你能解释清楚的链路，而不是一堆跑通的脚本。

适合谁，以及怎么用这份资料

如果你已经有 Python 基础，想补上 PyTorch 的工程实践，或者想在同一套框架下同时接触 CV 和 NLP 两条线，这门课可以作为对照实践的底稿。它的节奏偏实战，理论推导不会铺得太深，遇到不懂的概念需要自己回查。不要把它当成「看完就会」的视频合集，而是当成一套可以反复对照的代码与笔记。真正拉开差距的，是你有没有把里面的训练流程改造成自己能复用的模块，以及能不能在新的数据集上独立跑通一遍。GetFromCode这里提供的是资料索引与导读，具体代码和视频以资料包内容为准。

PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理

课程推荐

视频目录（136 节）

* 1-1 课程导学.mp4

* 2-1 初识Pytorch基本框架.mp4

* 2-3 环境配置（1）.mp4

* 2-4 环境配置（2）.mp4

* 3-1 机器学习中的分类与回归问题-机器学习基本构成元素.mp4

* 3-2 Tensor的基本定义.mp4

* 3-3 Tensor与机器学习的关系.mp4

* 3-4 Tensor创建编程实例.mp4

* 3-5 Tensor的属性.mp4

* 3-6 Tensor的属性-稀疏的张量的编程实践.mp4

* 3-7 Tensor的算术运算.mp4

* 3-8 Tensor的算术运算编程实例.mp4

* 3-9 in-place的概念和广播机制.mp4

* 3-10 取整-余.mp4

* 3-11 比较运算-排序-topk-kthvalue-数据合法性校验.mp4

* 3-12 三角函数.mp4

* 3-13 其他数学函数.mp4

* 3-14 Pytorch与统计学方法.mp4

* 3-15 Pytorch与分布函数.mp4

* 3-16 Pytorch与随机抽样.mp4

* 3-17 Pytorch与线性代数运算.mp4

* 3-18 Pytorch与矩阵分解-PCA.mp4

* 3-19 Pytorch与矩阵分解-SVD分解-LDA.mp4

* 3-20 Pytorch与张量裁剪.mp4

* 3-21 Pytorch与张量的索引与数据筛选.mp4

* 3-22 Pytorch与张量组合与拼接.mp4

* 3-23 Pytorch与张量切片.mp4

* 3-24 Pytorch与张量变形.mp4

* 3-25 Pytorch与张量填充&傅里叶变换.mp4

* 3-26 Pytorch简单编程技巧.mp4

* 3-27 Pytorch与autograd-导数-方向导数-偏导数-梯度的概念.mp4

* 3-28 Pytorch与autograd-梯度与机器学习最优解.mp4

* 3-29 Pytorch与autograd-Variable$tensor.mp4

* 3-30 Pytorch与autograd-如何计算梯度.mp4

* 3-31 Pytorch与autograd中的几个重要概念-variable-grad-grad_fn.mp4

* 3-32 Pytorch与autograd中的几个重要概念-autograd例子.mp4

* 3-33 Pytorch与autograd中的几个重要概念-function.mp4

* 3-34 Pytorch与nn库.mp4

* 3-35 Pytorch与visdom.mp4

* 3-36 Pytorch与tensorboardX.mp4

* 3-37 Pytorch与torchvision.mp4

* 4-1 机器学习和神经网络的基本概念（1）.mp4

* 4-2 机器学习和神经网络的基本概念（2）.mp4

* 4-3 利用神经网络解决分类和回归问题（1）.mp4

* 4-4 利用神经网络解决分类和回归问题（2）.mp4

* 4-5 利用神经网络解决分类和回归问题（3）.mp4

* 4-6 利用神经网络解决分类和回归问题（4）.mp4

* 4-7 利用神经网络解决分类和回归问题（5）.mp4

* 5-1 计算机视觉基本概念.mp4

* 5-2 图像处理常见概念.mp4

* 5-3 特征工程.mp4

* 5-4 卷积神经网（上）.mp4

* 5-5 卷积神经网（下）.mp4

* 5-6 pooling层.mp4

* 5-7 激活层-BN层-FC层-损失层.mp4

* 5-8 经典卷积神经网络结构.mp4

* 5-9 轻量型网络结构.mp4

* 5-10 多分支网络结构.mp4

* 5-11 attention的网络结构.mp4

* 5-12 学习率.mp4

* 5-13 优化器.mp4

* 5-14 卷积神经网添加正则化.mp4

* 6-1 图像分类网络模型框架解读（上）.mp4

* 6-2 图像分类网络模型框架解读（下）.mp4

* 6-3 cifar10数据介绍-读取-处理（上）.mp4

* 6-4 cifar10数据介绍-读取-处理（下）.mp4

* 6-5 PyTorch自定义数据加载-加载Cifar10数据.mp4

* 6-6 PyTorch搭建 VGGNet 实现Cifar10图像分类.mp4

* 6-7 PyTorch搭建cifar10训练脚本-tensorboard记录LOG（上）.mp4

* 6-8 PyTorch搭建cifar10训练脚本-tensorboard记录LOG（下）.mp4

* 6-9 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-ResNet结构（上）.mp4

* 6-10 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-ResNet结构（下）.mp4

* 6-11 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Mobilenetv1结构.mp4

* 6-12 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Inception结构（上）.mp4

* 6-13 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Inception结构（下）.mp4

* 6-14 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-调用Pytorch标准网络ResNet18等.mp4

* 6-15 PyTorch搭建cifar10推理测试脚本搭建.mp4

* 6-16 分类问题优化思路.mp4

* 6-17 分类问题最新研究进展和方向.mp4

* 7-1 目标检测问题介绍（上）.mp4

* 7-2 目标检测问题介绍（下）.mp4

* 7-3 Pascal VOC-COCO数据集介绍.mp4

* 7-4 MMdetection框架介绍-安装说明.mp4

* 7-5 MMdetection框架使用说明.mp4

* 7-7 MMdetection训练Passcal VOC目标检测任务（上）.mp4

* 7-8 MMdetection训练Passcal VOC目标检测任务（中）.mp4

* 7-9 MMdetection训练Passcal VOC目标检测任务（下）.mp4

* 7-10 MMdetection Test脚本.mp4

* 7-11 MMdetection LOG分析.mp4

* 8-1 图像分割基本概念.mp4

* 8-2 图像分割方法介绍.mp4

* 8-3 图像分割评价指标及目前面临的挑战.mp4

* 8-4 COCO数据集介绍.mp4

* 8-5 detectron框架介绍和使用简单说明.mp4

* 8-6 coco数据集标注文件解析.mp4

* 8-7 detectron源码解读和模型训练-demo测试.mp4

* 9-1 GAN的基础概念和典型模型介绍（上）.mp4

* 9-2 GAN的基础概念和典型模型介绍（下）.mp4

* 9-3 图像风格转换数据下载与自定义dataset类.mp4

* 9-4 cycleGAN模型搭建-model.mp4

* 9-5 cycleGAN模型搭建-train（上）.mp4

* 9-6 cycleGAN模型搭建-train（下）.mp4

* 9-7 cycleGAN模型搭建-test.mp4

* 10-1 RNN网络基础.mp4

* 10-2 RNN常见网络结构-simple RNN网络.mp4

* 10-3 Bi-RNN网络.mp4

* 10-4 LSTM网络基础.mp4

* 10-5 Attention结构.mp4

* 10-6 Transformer结构.mp4

* 10-7 BERT结构.mp4

* 10-8 NLP基础概念介绍.mp4

* 11-1 文本情感分析-情感分类概念介绍.mp4

* 11-2 文本情感分类关键流程介绍.mp4

* 11-3 文本情感分类之文本预处理.mp4

* 11-4 文本情感分类之特征提取与文本表示.mp4

* 11-5 文本情感分类之深度学习模型.mp4

* 11-6 文本情感分类-数据准备.mp4

* 11-7 文本情感分类-dataset类定义.mp4

* 11-8 文本情感分类-model类定义.mp4

* 11-9 文本情感分类-train脚本定义.mp4

* 11-10 文本情感分类-test脚本定义.mp4

* 12-1 机器翻译相关方法-应用场景-评价方法.mp4

* 12-2 Seq2Seq-Attention编程实例数据准备-模型结构-相关函数.mp4

* 12-3 Seq2Seq-Attention编程实例-定义数据处理模块.mp4

* 12-4 Seq2Seq-Attention编程实例-定义模型结构模块（上）.mp4

* 12-5 Seq2Seq-Attention编程实例-定义模型结构模块（下）.mp4

* 12-6 Seq2Seq-Attention编程实例-定义train模块（上）.mp4

* 12-7 Seq2Seq-Attention编程实例-定义train模块（下）.mp4

* 12-8 Seq2Seq-Attention编程实例-定义train模块-loss function.mp4

* 12-9 Seq2Seq-Attention编程实例-定义eval模块.mp4

* 13-1 PyTorch模型开发与部署基础平台介绍.mp4

* 13-2 PyTorch工程化基础--Torchscript.mp4

* 13-3 PyTorch服务端发布平台--Torchserver.mp4

* 13-4 PyTorch终端推理基础--ONNX.mp4

* 14-1 linux操作基础串讲.mp4

* 15-1 课程总结.mp4

课程目录

第1章 课程介绍-选择Pytorch的理由
第2章 初识PyTorch框架与环境搭建
第3章 PyTorch入门基础串讲
第4章 PyTorch搭建简单神经网络
第5章 计算机视觉与卷积神经网络基础串讲
第6章 PyTorch实战计算机视觉任务-Cifar10图像分类
第7章 Pytorch实战计算机视觉任务-Pascal VOC目标检测问题
第8章 PyTorch实战计算机视觉任务-COCO目标分割问题
第9章 PyTorch搭建GAN网络实战图像风格迁移
第10章 循环神经网与NLP基础串讲
第11章 PyTorch实战中文文本情感分类问题
第12章 PyTorch实战机器翻译问题
第13章 PyTorch工程应用介绍
第14章 【选修】Linux操作基础串讲
第15章 课程总结与回顾