深度学习自学入门笔记(劝学篇)

  本篇侧重于新手实操的遇到的问题,以及,劝学。     

一开始加入的项目的要求是用lstm提取中间层再用svm进行预测,ee专业的我只能从头自学hh。一开始是跟着几本深度学习的教材(《python深度学习》和花书,导师推荐了就买了),还停留在用jupyter notebook做的阶段。《python深度学习》做了大半之后才对我在干什么大致有了数。就开始尝试着手搁置的项目,准备先搜些小项目看看。

搜到的比较好的博客贴一下:

Keras实战:基于LSTM的股价预测方法_翻滚的老鼠屎-CSDN博客

keras分类猫狗数据(上)数据预处理_lsh呵呵-CSDN博客

        算是 比较全面的博文(至少代码分块有小标题有注释,这对初来乍到的我真的很重要)可以作为教材自己摸索。虽然直接上这种项目中间会遇到无数困难,但是解决问题不就是一个engineer该做的么?先运行出来,再查各种文档和博客理解每一行代码每一个参数,这就是他作为实例教材的意义。

        在抄这些代码的时候我终于意识到notebook是一个教学用的平台,很多库导入时经常报错,不是用来干正事的,就自己摸索着用上了spyder,(知道有pytorch之类的但是spyder就在anaconda的库里不用再管,顿时萌生了好感 笑死)。

        打开anaconda的navigator,下载好最新的spyder(记得一开始下的不是最新的,应该只有3.3.6左右的版本,在搭好keras的gpu框架之后才出现了5的版本,),启动,改成中文(spyder4和5都有,但是修改的位置不同),复制粘贴代码,导入各种库,然后就能成功看到一堆报错,这是因为这些库还没有安装,再跑回navigator的environment里安装(网上会有不少教程说打开powershell用pip或者其他的命令行安装,只能说真是害我不浅,有些确实可以有些不行,但是能直接在navigator清爽的可视化界面里装何乐而不为呢??)在迷迷糊糊装了十几个库之后,终于,我大彻大悟意识到我在干什么,库也装完了。

        这短短几行字其实包含了莫大的艰苦,(仿佛回到了刚上大学学c语言装vs的那一天,深刻理解了大学只能靠自己和自己找的资源。)csdn可以提供绝大多数碰到的问题的解决方案,前提是它存在的时间不超过两到三年,在版本更迭中,很多方案已经失去了它原本的效力,有时候甚至是库改了个缩写,你就找不到他了(印象很深的是一个sk-learn的库,当时找了好久,这也是为什么不用命令行装库的原因,这个powershell,它,只知道报错,坏的很。),在navigator中,鲜有搜不到的库,搜不到,说明改了名字,这时候就搜更少的字,比如sk-learn搜不到,就搜sk,或者learn,提取它的主要部分搜索,最后就在learn里找到了他改叫scikit-learn。这里就是举个例子说明你在上手时可能遇到的问题,善用csdn,可以解决很大一部分问题,但是你总会碰到新的报错,这时候就只能靠你的聪明才智或者身边的大佬帮忙了,但我当时组里只有两个混子,我熟悉的python大佬不熟悉深度学习,找他他只能告诉我确实是我的问题(或者spyder的问题,pytorch毕竟是我从未走过的道路),最后就自己摸索,找到解决方案,发在csdn上。

        发现现有的博客的错误,或者更新了旧的方法,记得写篇小小的博文,发在csdn上。当你开始记载你的历程,当你解决了一个“与时俱进”的报错并收获了点赞的时候,那种快乐,飘飘欲仙。

        用业余时间自学注定是一条不平坦的路,当它需要你投入大量完整的时间去思考的时候,你的心态会不一样,会质疑会退缩,会想跪下来求大佬,会在心里嘤嘤嘤,但是,想想你的初心呢,对我来说,我在学的东西真的很酷很牛很有未来,那么,学会它的我,也真的很酷很牛很有未来。

上一篇:大数据技术之SparkCore


下一篇:ORA-28001: the password has expired (DBD ERROR: OCISessionBegin) EM无法登录