在【深度学习个人笔记】从实际深度学习项目来学习深度学习1——pix2pixHD开源项目学习中对pix2pixHD项目的README.md文件，并将对于pix2pixHD项目的学习分为两个部分：训练部分和测试部分，因此在这一篇博客中主要分析训练部分

 在研究深度学习时只了解一些常用的知识，比如卷积层、激活函数等，是无法完成一个和深度学习相关的项目的，这是因为一个深度学习项目中还包含对数据的预处理、不同的模型怎么搭建、如何调用GPU训练、很多不同的loss function怎么搭建、训练时的超参数(比如batch size和learning rate)、如何保存训练的结果、如何调...

一般说的卷积形式的过程我想不用再赘述，可以用下面这张图来很清晰地表示整个过程：可见卷积就是通过一个卷积核(kernel)在输入的特征图(input feature map)上进行滑动，同时在每一个位置，卷积核和对应位置的乘积求和得到当前位置的输出，卷积操作的输出称为输出特征图(output feature map)

从本篇文章开始，就来记录一下ZYNQ的学习，本篇博客主要介绍ZYNQ是什么以及在vivado中创建一个ZYNQ工程的过程，其中的知识大部分来自于正点原子的ZYNQ教程，感兴趣的可以去看一下他们家的参考资料

树莓派是我们在做一些小项目的时候常会用到的，因为教程丰富同时社区也比较完善，对初学者比较友好，不过在用树莓派来做项目之前，往往还需要一些准备工作，比如系统的烧录，ssh功能的设置等等，本篇博客就对这个需要的流程进行总结

本篇博客是【深度学习个人笔记】Pytorch基本知识博客的扩展，采用里面介绍的Pytorch中的常用模块来搭建经典的VGG网络，使用的是Pytorch的官方代码，通过官方代码来体会如何用Pytorch搭建神经网络，并且学习如何保存神经网络的参数，并在GPU上进行训练部分参考资料如下：【Pytorch学习】-- 使用pytorch自带模型 -- VGG16P...

本篇博客将记录Pytorch的基本知识，包括Pytorch的环境配置、Pytorch的结构，Pytorch的基本操作等，本文中使用的Pytorch版本为1.12.0