从零搭建PyTorch计算机视觉模型
引言
简要介绍计算机视觉（CV）的应用场景与PyTorch框架的优势，说明从零搭建CV模型的意义。
环境准备
列出必要的软硬件环境：Python版本、PyTorch库、CUDA（如适用）、常用工具库（如NumPy、OpenCV）。
提供安装命令示例：
pip install torch torchvision opencv-python
数据加载与预处理
介绍常用CV数据集（如CIFAR-10、MNIST）及自定义数据集的加载方法。
数据增强技术：随机裁剪、翻转、归一化等，示例代码：
transform = transforms.Compose([transforms.RandomHorizontalFlip(),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5])
])
模型架构设计
基础CNN结构解析：卷积层、池化层、全连接层的功能与参数配置。
PyTorch实现示例：
class SimpleCNN(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1)self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)self.fc1 = nn.Linear(16 * 14 * 14, 10)
训练流程
定义损失函数（如交叉熵损失）与优化器（如SGD或Adam）：
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
训练循环的关键步骤：前向传播、反向传播、梯度更新。
模型评估与调优
验证集的使用与指标计算（准确率、混淆矩阵）。
常见调优策略：学习率调整、早停法（Early Stopping）、Dropout层应用。
模型保存与部署
模型权重保存与加载方法：
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
简要介绍ONNX格式转换或Flask轻量级部署方案。
进阶方向
扩展内容：迁移学习（ResNet、VGG预训练模型）、自定义损失函数、多GPU训练。
结语
总结从零搭建CV模型的核心步骤，鼓励读者实践并探索更复杂任务。