PyTorch实战：从零搭建CV模型技术文章大纲

引言

简要介绍PyTorch在计算机视觉（CV）领域的应用，说明从零搭建模型的意义和目标读者群体（如初学者、中级开发者）。

环境配置与工具准备

列出PyTorch安装方法（如pip install torch torchvision）。
推荐开发环境（Jupyter Notebook或VS Code）。
可选工具（TensorBoard、Weights & Biases等）。

数据准备与预处理

介绍常用CV数据集（如CIFAR-10、MNIST或自定义数据集）。
数据加载方法（torch.utils.data.Dataset和DataLoader）。
常见预处理操作（归一化、数据增强等）。

模型架构设计

基础CNN结构（卷积层、池化层、全连接层）。
经典模型复现（如LeNet、ResNet的简化版）。
自定义模型的关键步骤（nn.Module类定义、前向传播实现）。

训练流程实现

损失函数选择（如交叉熵损失nn.CrossEntropyLoss）。
优化器配置（SGD、Adam等）。
训练循环代码示例（包含批次训练、验证集评估）。

模型评估与调优

常用评估指标（准确率、混淆矩阵）。
过拟合应对策略（Dropout、正则化、早停法）。
学习率调整（如torch.optim.lr_scheduler）。

可视化与调试

特征图可视化（torchvision.utils.make_grid）。
损失/准确率曲线绘制（Matplotlib或TensorBoard）。
常见错误排查（如维度不匹配、梯度消失）。

模型部署与应用

导出模型（torch.jit.script或ONNX格式）。
简单推理示例（输入单张图片预测类别）。
边缘设备部署建议（如LibTorch或移动端支持）。

总结与扩展

总结关键知识点。
推荐进阶方向（目标检测、分割等任务）。
提供完整代码仓库链接（如GitHub）。