理解计算机视觉与PyTorch基础

介绍计算机视觉的核心任务（分类、检测、分割等）及其应用场景。简述PyTorch的特点，如动态计算图、GPU加速、丰富的API生态，适合快速原型开发。列出常用工具包：torchvision、OpenCV、PIL。

环境配置与数据准备

列出PyTorch安装命令（指定CUDA版本）。说明数据集的获取方式（如CIFAR-10、MNIST），演示使用torchvision.datasets加载数据。强调数据预处理的重要性，包括归一化、数据增强（随机裁剪、翻转）的实现代码示例。

模型架构设计

以CNN为例，拆解卷积层、池化层、全连接层的作用。提供基础CNN的PyTorch实现代码模板，包含nn.Module类定义、forward方法。讨论现代架构（ResNet、MobileNet）的改进思想，如残差连接、深度可分离卷积。

训练流程实现

定义损失函数（交叉熵）和优化器（SGD/Adam）。编写训练循环代码，包含批次加载、前向传播、反向传播、梯度更新。插入模型评估逻辑，如计算准确率、绘制损失曲线。示例代码展示DataLoader和tqdm进度条的配合使用。

调试与优化技巧

分析过拟合的解决方案：Dropout层、L2正则化、早停法。讨论学习率调整策略（如ReduceLROnPlateau）。提供使用TensorBoard或Weights & Biases可视化训练过程的代码片段。

模型部署与推理

导出模型为TorchScript或ONNX格式。编写推理脚本，演示单张图片预测的完整流程（预处理→模型调用→后处理）。对比不同硬件（CPU/GPU）上的推理速度优化方法，如量化、半精度推理。