非计算机专业如何快速看懂并跑通深度学习代

我是理工科非计算机学生，从没接触过深度学习，有一点python基础，打算在课题中加入一些相关内容，从0到跑通代码大概花了一个月，分享我的经验： . 先申明：我觉得非计算机专业不要系统性学，不然到毕业了都学不完，对于我们只是搞搞交叉水水论文，要求的是快！ . ❶先学一下python，大概知道什么是函数、什么是类以及用法，推荐看《3小时超快速入门python》，然后熟悉一下numpy、pytorch，推荐李沐老师，直接看书，不看视频，直接照着敲一遍，只看第二章 . ❷有了一些基础之后可以去看看小土堆，然后跟着视频敲一遍代码，遇到不懂的地方都去问deepseek，他会带你走一遍深度学习的项目，这样一来会对深度学习有一个基本的理解 . ❸根据需求找基础代码，github上直接搜索想要实现算法的关键词+功能，比如transformer，time series，也可以去paper with code上找论文，很多论文是开源的，记住这个阶段看论文一定要看开源代码的。再推荐一下hugging face，这里面也有很多不错的项目，还有一些很清晰的教程，甚至可能有中文版的！找到你需要的跟着学那自然极好 . ❹记得要找那种readme很全的，而且给了requirement文件，这样才便于你跑起来，最好可以找一个懂的人帮你调一下看看能不能跑，不然可能看了半天发现跑不起来，如果找不到人的话就借助deepseek慢慢调调看。等到能跑起来之后就可以打开调试模式（可以看教程），配合着论文一句一句运行（先从run.py或者train.py（训练的主程序）开始注释，然后注释detect.py（预测模块）然后是loss，datalogger和model，可以有意识的看看每个输入和输出的shape变化，便于之后作学术裁缝 . ❺最后就可以开始找各个论文的模块作拼接，然后替换自己的数据作各种测试出论文了。如果只是测试阶段可以用一些云算力平台，因为不是长期使用，所以找了个按量计费的，而且还可以直接部署，很方便，我用的是无穹算力宝，jiage确实算比较pianyin的，也很稳定不排队 . 其实我现在理解深度学习就是四个流程，数据接口dataloader，模型架构model，训练策略train和最后的预测detect 希望对大家有帮助