这是一篇入门深度学习的总结性文章。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

深度学习入门，Python的学习是必不可少的。一套完整的神经网络代码是由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，推荐小甲鱼的免费Python课程，讲的非常全面，比网络上大多数的教程讲述的都要详细。

零基础入门学习Python

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二、必读入门论文

建议按顺序依次往下看：

  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：CVPR 2016 Open Access Repository
  5. ResNet：CVPR 2016 Open Access Repository
  6. Batch Normalization：http://proceedings.mlr.press/v37/ioffe15.html
  7. Dropout：https://www.jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a/srivastava14a.pdf
  8. DenseNet：CVPR 2017 Open Access Repository
  9. NiN：https://arxiv.org/abs/1312.4400
  10. Xception：CVPR 2017 Open Access Repository

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！

《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！

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：https://www.bilibili.com/video/BV1Vx411j7kT

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