要基于pytorch做深度学习，但是我代码水平很低，我应该如何学习呢？

pytorch实现深度学习算法主要包含以下步骤：

1. 输入数据集
2. 数据预处理
3. 训练
4. 验证
5. 推理测试
6. 其他辅助功能，如显示进度条、保存训练过程log等

但是，“基于pytorch做深度学习”范围太广。不同研究方向对应上述步骤的处理差别较大，比如cv输入的是图像，那么自然有图像的处理方式；nlp输入的是序列；差别还是比较大的。通用的框架熟练后自然也就会了，没有必要单独拿出来学。

回到问题本身，pytorch是成熟框架，能否学好与代码水平关系高低是有关系，但不多。

从根源上说，代码能力不行，说明不是代码能力的问题，而是没懂原理。问题分析清楚了，怎么把抽象的问题转化成代码其实很简单。如果问题分析清楚了还不会写，那么也应该会搜索或者问gpt，然后复制粘贴，很少的情况下需要你新写代码。总之，弄懂问题是重要的。

如果你是要做项目，那么多看代码，最后形成自己的一套东西就行。无他，唯手熟尔。

如果你是要发论文毕业，那么在看懂论文，看懂源码的基础上，多想想怎么改进才是王道，而代码水平会随着你的学习逐渐提升，完全不需要担心。

最后，现在都有AI辅助，看懂代码不成问题。

学习方式应该是：找与你需要最相关的资料+疯狂看代码+形成自己的一套熟练模板（因为不同代码风格不同，尽量简洁）+ 改进创新。

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