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学习小结(关于深度学习、视觉和学习体会)

2020-11-08 09:45:19 osc_sqtwbty4

今天是2020年11月6日,来到上海正好一个月了,想写一篇学习小结,然后开始尝试一下新的学习方式。

目录

学习资料分享

有关python学习

有关OpenCV+python计算机视觉图像处理学习

有关神经网络学习

有关深度学习基础学习 

偏理论

 偏实践

关于框架学习

Keras

tensorflow

Pytorch

方法思考

基础学习

解决问题

新思想新灵感

展望 

小结


2020年3月开始接触计算机视觉,接触keras框架,当时很多都不懂,一点一点啃,最后顺利完成了我的第一个视觉项目也就是我的毕设《基于卷积神经网络的人脸表情识别系统的设计与实现》。现简单回忆一下当时的学习历程,顺便总结一点点小小的经验,希望对入门的同学有所帮助,一起加油(一些学习视频的选择可能不是很经典,但却是我自己的有意无意选择了的,故仅做参考)。

学习资料分享

有关python学习

第一次接触python是在2018年10月,当时国庆假期一个人在本科实验室刷视频,做笔记,疯狂输入。学习的是《[小甲鱼]零基础入门学习Python》,当时很遗憾的是没有充分使用CSDN博客,把笔记全都记在了Word文档,记录了很多,有点杂乱。刚开始记笔记也有点笨,很多都记,同时也跟着敲代码,不断试验、出错和解决。有时候遇到好玩的还会自己写个代码逗自己开心(如下图的朋友圈截屏)。

B站链接:https://b23.tv/kLRXOX (部分目录与截图)

 

有关OpenCV+python计算机视觉图像处理学习

最初是在B站完整跟着学习了一次,带我入门的一个视频《OpenCV+python计算机视觉图像处理》,刚开始手写记笔记后来发现太慢了,发现在视频简介处贴有视频对应代码,赶紧下载学习。跟着视频配置所需的环境,跟着视频在提供的代码上做注释,写自己的一些理解。原本是利用Typora这款Markdown编辑器来记笔记的,用了一段时间应该是自己没有掌握好(图片转载方面出现问题一直拖着没解决),就直接在CSDN来记笔记了(见下图专栏截图)。

B站链接:https://www.bilibili.com/video/BV1QJ411W7SS?p=1 (部分目录与截图)

专栏截图(当时的一些笔记都整理在了这里,后期学习了一些相关的也保存进来了,有些地方写的可能有点乱,多多指教。)

还有一些优质图书资源如下:

链接:https://pan.baidu.com/s/1rAzNRaJSe8EwxWVVTCQp6g 提取码:i924

有关神经网络学习

每天需要做学习强国,当时在学习强国上看到了北大老师陈斌讲的《人工智能与信息社会》(偏理论,可以考虑简单入门),

刚开始在强国学习的,后来发现没有倍速,有点难受,就直接去了对应的慕课进行学习,发现慕课真不错,还能下载对应PPT,把一些笔记写在了博客专栏《神经元与神经网络学习笔记》

慕课链接:https://www.icourse163.org/course/0809PKU037-1003471009

有关深度学习基础学习 

偏理论

我是跟着吴恩达老师学习的,原本是B站学习的,后来发现网易云课堂有课程。整体感觉很好,老师反反复复讲得很认真,适合入门,偏理论。刚开始自己截屏记笔记,发现太慢了,无意间发现黄海广老师针对此课程写了一个配套的《DeepLearning.ai深度学习课程笔记》而且一直更新,我手头现在最新的是5.7版本。我也根据视频讲解和课程笔记做了自己的笔记,虽然很多都是复制粘贴,但我还是想做一下,做一些重点标注和偶尔小结,这样更加深刻。(吴恩达深度学习笔记专栏地址:https://blog.csdn.net/dujuancao11/category_9871211.html ,建议自己看视频做笔记,我写的简单看看就行,我是为了自己复习方便。)

网易云课堂链接:https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm

配套笔记封面和部分目录截图:

链接:https://pan.baidu.com/s/142Lj7n5hneg-VgjgkM7fvg 提取码:tj40 

 偏实践

在学习完吴恩达老师的深度学习课程以后,我学习了《动手学深度学习Pytorch版》,这一次对深度学习一些基础东西的理解更深刻了一些,而且偏重用Pytorch框架来实现,不仅加深了对深度学习基础的理解,而且简单学会了Pytorch的基本语法。

部分目录与图书截图

对应源码:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch

网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1HdATN4RZxdEDZbCtSrPUdw 提取码:z66y

关于框架学习

Keras

我第一次使用的框架是keras(可以把Keras看做tensorflow封装后的API),有对应的官方文档也有一个PDF文档。

Keras中文文档:https://keras.io/zh/

文档部分截屏:

网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1BVBjLTi0UGtP_VVkIzwVLw 提取码:1145 

tensorflow

简单接触过,使用Keras的时候需要它,之前简单写过几篇关于它的博文。

tensorflow入门变量常量:https://blog.csdn.net/dujuancao11/article/details/104896330

3tensorflow四则运算:https://blog.csdn.net/dujuancao11/article/details/105051971

最头疼的应该是tensorflow-gpu的配置吧,在这篇博文:《虚拟环境安装》https://blog.csdn.net/dujuancao11/article/details/107468687 (东西有点多,可能有点乱)

也可以看这篇:《有关Python一些常用软件简单安装(附百度网盘安装包链接)》https://blog.csdn.net/dujuancao11/article/details/109394751

还有在配置过程中容易出现的问题:《tf-gpu(检测、np.dtype([(“qint8“, np.int8, 1)]) 、 not compiled to use: AVX2、CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED)》https://blog.csdn.net/dujuancao11/article/details/109111198

Pytorch

其实这个框架主要是在《动手学深度学习Pytorch版》中接触的,还没有专门学习,不过也有学习文档《PyTorch官方教程中文版》。

网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1k9XrhuPI3nFJP8tweNrLsQ 提取码:w6ve

小结

以上推荐PyTorch

以上是我学习过程使用到的一些资料,完整的百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1ygkz4rv2nZQrnn86i4Weyw 提取码:5u7y

方法思考

基础学习

  1. 基础学习:提升搜索资料的能力,学会站在巨人的肩膀上学习,学会搜索对应的源码、电子书和PPT等。
    一些来源:CSDN、B站、微信公众号、知乎、简书(认真探索会发现学习强国也不错,比如某个领域的新动态、新政策,便于做出更好的决策。)
    不得不承认身边有很多优秀的人在做公众号和B站视频,比如我喜欢的微信公众号:帅地玩编程公子龙OAOA(我高中同学的)等,CSDN博主:
    Bubbliiiing(真的是榜样)。
    论文:我读的太少,下一个目标好好读论文。



  2. 笔记: 有必要自己做笔记,选择适合自己的记笔记方式,比如我习惯用CSDN博客记笔记了,虽然有些时候只是简单复制粘贴,但我还是要来一遍,一些地方加粗和标红,在有些地方写上自己的思考、小结或者疑惑。记笔记要及时,写了很多博客,开始慢慢严格要求自己,虽然现在离目标还很远。
    可能遇到的一些问题:
    1)为了解决一个问题,看了太多资料,但是都有一些收获,没空做笔记,可以挑重点记笔记,也可以给自己集中安排一个时间来写。
    2)博客可能会出现错误,由于基本都是自学,难免会有理解不到位的地方,大胆记,持续更新修改。(如果我的博客有错误,欢迎指出,一起加油。不过要求不要太高,时间精力比较有限,我尽可能写好。感谢支持!)
    3)有一些比较新的想法,考虑到保护,可能会设置为私密。



  3. 交流:和导师、学长学姐还有身边优秀的同学交流,启发很多,珍惜现在的一切。

解决问题

  1. 心态:我觉得一定要有好的心态,下载软件、配置环境、写代码、调试和运行等出问题太正常了,一定不要怕麻烦,面对问题,自己学着搜索解决就好。很多时候一个问题,一个解决方案别人可以,你不可以也很正常,多尝试就好(好好折腾就对了)。
  2. 从问题中获得启发
    例1:刚开始接触深度学习的时候什么都不懂,直接用CPU训练Fer2013的数据集和Inception网络,训练速度感人,太慢了,后来才知道可以用GPU加速(看过这篇知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30751437),又知道需要支持训练的显卡才可以(显卡算力表https://developer.nvidia.com/cuda-gpus),后来又学会配置Tensorflow-gpu。

    例2:一个小意外,录屏视频没有声音,想着把视频里的PPT截取出来,1个小时的视频,自己挨个截取太慢了,灵机一动用opencv试试吧。详细见我的博文:https://blog.csdn.net/dujuancao11/article/details/109404108


新思想新灵感

  1. 多参加学术会议,最近一次参加了CGCKD(山西大学承办的2020年中国粒计算与知识发现学术会议(第二十届中国Rough集与软计算学术会议、第十四届中国粒计算学术会议、第八届三支决策学术会议)),最大的学习就是:现阶段人工智能基于计算,下阶段基于记忆。还感受到了各位老师对学术的热爱和激情,学习的榜样,希望有一天也能成为向他们那样优秀的科研人,踏踏实实做事情。
  2. 实际:要善于在实际生活中联系所学,有一定的敏感度,我认为科研的最终目标也是为了服务社会,服务人本身。
  3. 善于了解一些政策或者学科动态,方便更好做出决策。

展望 

写这篇博文也是想要结束这一个阶段的学习,开始新的学习方法的尝试。

  1. 作息再规律一点,早睡早起。
  2. 再自律一点,安排上跑步锻炼身体(锻炼身体也是在为科研创造条件)。
  3. 学习上再有规划一些。
  4. 再谦虚一点(本来我就很cai,离目标还远着呢)。
  5. 希望xiyu一切顺利,一起加油!

小结

要分享的基本到这里就结束了,一点点心得,其实这样“全盘托出”的分享,我压力是蛮大的,因为很多地方我也正在探索,做的不是很好。但我还是愿意把之前零零碎碎的学习链接资料整理出来,花几个小时来写这篇博文。感激现在的一切,感激支持与喜欢(截止现在484个粉丝),我会更加努力写博客的。

我的研究生生活度过了完整一个月,喜欢学校,遇到的老师、师兄师姐和同学都很好,每天都很开心,也有在认真学习,慢慢摸索,认真交朋友。虽然大部分时间在忙碌,但因为身边有一群可爱的人而变得幸福充实。

虽然不知道以后会怎样,但会一直保持热情,在摸索中努力前行。

知止而后有定,定而后能静,静而后能安,安而后能虑,虑而后能得。物有本末,事有终始。知所先后,则近道矣。

还请多多指教,一起加油呀!

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