1.网络代码怎么来的？
我想要实现一个功能，这个功能是输入一张图像，返回一个类别结果。
所以很明确就有三个部分，一个是接受图像输入，一个是处理图像得到处理结果，一个是对处理结果判断生成结果。
现在想要使这个功能更好更精确，所以需要改善中间的图像处理部分，更够更加精细的，更加准确的处理方法，以至于出现了数据预处理，特征提取，特征增强，特征融合，模型训练等多个模块。
这些模块有机组合，就构成了一个神经网络。与之对应的代码就是网络代码。
必须要说明的是，网络模块与代码是一一对应的。

2.怎么去读代码？
第一步要做的是弄清楚那一块代码对应哪一个模块，输入从哪里进，最后结果从哪里出，而不是直接上手，硬啃。一般而言，网上的代码虽然注释少，但基本大模块的归属还是会标出来的。
第二步就是熟悉一些基本的python语言，比如要熟悉pytorch和tensorflow构建网络的方法格式；还有像numpy的数据处理，tensor的格式转换；if，for，while等语句使用方法。
第三步，生啃。这是必须经历的事情，想要了解所有，就必须尽力一切。好在现在又ChatGPT等工具的帮助，可以快速的帮你完成这个过程。把所有不知道的地方给放到ChatGPT中，自己给代码做一遍注释。

3.运行代码
即使你能看懂代码了，代码仍然存在很多问题或者bug。数据路径，安装包版本，日志存储，等等。
在这个过程中，你要知道输入的数据在那个地方处理，又进入到哪一个模块，经过什么变化，得到什么结果。如果你能盯着数据在模型中走一遍，那么这段代码对你来说，即使可以用了。
有一个技巧，就是用print打印你的数据，时刻观察。当然也可以用Dbug，但不会用，你可以自己琢磨。

4.掌握
你可以想象得到，你的数据是怎么被处理，中间的过程，可视化一样出现在你的脑海中。预处理部分怎么被剪切，然后缩放；特征提取中卷积怎么提取，池化怎么扩大感受野；特征增强怎么进行，注意力权重怎么提取，两个矩阵怎么相乘；怎么把一个二维数据展成一维，怎么减少通道数，怎么归一化；结果怎么输出，损失函数怎么处理，网络参数怎么更新。如果你能够想象到这些，那么这个网络你算是弄清楚了。就可以开始自己尝试构建其他网络或者自己更改模块。