深度学习理解代码的技巧

1.首先需要建立：数据处理、训练、损失的三个大步骤。

2. 在数据处理阶段：有很多方法可以形成按批次输入训练的方法。比如yield、pytorch 的dataloader   。

3.在训练阶段：有一些固定写法的代码，需要理解，并不要忘记。

3.在损失阶段。不同的方法求损失。  如pytorch里softmax(x)+log(x)+nn.NLLLoss====>nn.CrossEntropyLoss。

在模型架构方面:  data的shape各个维度代表什么意思，是必须要理解的，理解了 这个，再理解后面的就顺利多了。