对自己深度学习方向的论文有idea，可是工程实践能力跟不上，实验搞不定怎么办？
之前没接触过，看了40篇，就想了好几个idea。抱歉，大跃进时代已经过去了，魔改网络连接就能发论文时代已经过去了。你这几个idea，应该是即没深度，也不靠谱。因为所阅读量太少，之前积累太少。你只看到了成功报告的结果，而没看见背后有多少失败的下场。 有idea实现不出来，工程能力跟不上。我据此认定你是转行来的吧。那基本上你缺的至少是python语言熟练运用，bash基本操作，结果分析可视化技巧，数据读取存储。如果你的idea再带上什么魔改op操作，c++/cuda那更别说了。默认你之前会点数据结构matlab，但这些趟一遍下来，至少一年半载入门起步。 想要什么捷径，几乎没有。其实应该感到幸运，因为9102年了，我们有pytorch，tensorflow。网上大把大把的tutorial code repo。不会写你还不会抄嘛 遥想当年，cuda-convnet，theano不堪回首。 batchnorm还没有发明，resnet仍在襁褓。 lstm手写反向传播，让你怀疑自己有没有大脑。 imagenet单卡训一遍，十天半月少不了。 caffe的BGR输入，偷偷把你pretrain结果废掉。 我觉得应该有人找Alex唠一唠 是什么支撑他度过黎明前的黑暗 又是什么让他事了拂身去，把功与名深藏 