PyTorch实战：从零搭建CV模型技术文章大纲
引言
计算机视觉（CV）在现代AI应用中的重要性 PyTorch作为主流深度学习框架的优势 文章目标：从零实现一个完整的CV模型流程环境配置与基础工具
PyTorch与CUDA的安装指南 常用库介绍（torchvision、NumPy、OpenCV等） 数据加载与预处理工具（Dataset、DataLoader）数据准备与增强
公开数据集介绍（如CIFAR-10、MNIST） 自定义Dataset类的实现方法 数据增强技术（随机裁剪、翻转、归一化等）模型架构设计
经典CNN结构解析（如LeNet-5、ResNet） 使用PyTorch构建自定义CNN的代码示例 模型参数初始化方法（Xavier、Kaiming等）训练流程实现
损失函数选择（交叉熵、MSE等） 优化器配置（SGD、Adam） 训练循环与验证逻辑的代码实现模型评估与调优
常用评估指标（准确率、F1-score、混淆矩阵） 过拟合解决方法（Dropout、L2正则化） 学习率调度策略（StepLR、CosineAnnealing）部署与推理优化
模型保存与加载（.pt或ONNX格式） 使用TorchScript加速推理 轻量化技术（量化、剪枝）简介进阶方向与扩展
迁移学习实战（Fine-tuning预训练模型） 目标检测与分割任务扩展（YOLO、UNet） PyTorch生态工具链（Lightning、TorchHub）结语
总结关键知识点 推荐学习资源与社区 实际项目中的应用建议（注：每个章节可配代码片段、图示或公式，例如CNN的数学表达： $y = \sigma(Wx + b)$ 其中 $\sigma$ 为激活函数，$W$ 为权重矩阵。）
