导读

该篇文章可以看作是我研一如何入门深度学习的一个大总结，本人本科专业为软件工程，硕士期间研究方向为基于深度学习的图像分割，跨度相对而言不算太大。如果你对如何入门深度学习还很迷茫的话，那么请看下去吧。

一、Python的学习

虽然是深度学习入门教程，但是Python的学习是必不可少的，一套完整神经网络代码是由Python串起来的，网络结构部分主要是靠PyTorch实现。关于Python的入门学习，强烈推荐小甲鱼的免费Python视频教程，U1S1，这个教程是真的牛13，将的非常全面，比网络上大多数的教程讲述的都要详细！

小甲鱼Python教程：0基础入门Python
小甲鱼官方网站：https://fishc.com.cn/

二、必读入门论文

建议按照顺序依次往下看：

1. LeNet：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/726791

2. AlexNet：https://kr.nvidia.com/content/tesla/pdf/machine-learning/imagenet-classification-with-deep-convolutional-nn.pdf
   

3. VGGNet：https://arxiv.org/abs/1409.1556
   

4. GoogLeNet：GoogLeNet论文链接
   

5. ResNet：ResNet论文链接
   

6. Batch Normalization：http://proceedings.mlr.press/v37/ioffe15.html
   

7. Dropout：Dropout论文链接
   

8. DenseNet：DenseNet论文链接
   

9. NiN：https://arxiv.org/abs/1312.4400
   

10. Xception： Xception论文链接
    

基础必看论文仔细阅读完、做好笔记之后，可以根据自己的兴趣阅读自己感兴趣的方向，现在深度学习比较火的方向无非就是三个，第一个是图像分类，第二个是图像分割，第三个是目标检测，其中目标检测是大热！

三、必看书籍

深度学习入门级的书籍很多，但个人觉得还是以下这四本最适合新手。尤其是《深度学习入门–基于Python的理论与实现》这本书，强烈建议购入！不是恰饭！

《统计学习方法》-- 个人觉得李航老师的统计学习方法比西瓜书更加适合入门
《机器学习》-- 大名鼎鼎的西瓜书
《南瓜书》-- 推导与解释《西瓜书》中晦涩难懂的公式
《深度学习入门–基于Python的理论与实现》-- 这本书真的是宝藏，太简单易懂了，直接爱了！强烈推荐！

链接：四本书全套

四、PyTorch的学习

• PyTorch入门书籍：https://github.com/zergtant/pytorch-handbook
• PyTorch官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html
• PyTorch学习视频：PyTorch学习视频

五、用到的Python第三方库

• tqdm
• Visdom
• Numpy
• Pillow
• argparse
• math
• os

六、常用软件工具

• 终端软件
  • Xshell
  • Xftp
  • FinalShell：http://www.hostbuf.com/
• 代码在线运行：https://tool.lu/coderunner/
• 在线画流程图软件：https://processon.com/
• PyCharm
• 知云翻译

七、神经网络画图软件

• 神经网络在线作图工具
• Visio
• PPT

觉得写的不错的话，欢迎点赞+评论+收藏，关注我的公众号，这对我帮助真的很大很大很大！

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