很多人想入行深度学习，但卡在了一个现实问题上：没项目经验。简历上空荡荡的，连个能拿得出手的模型都没有。其实，项目经验不是等来的，是做出来的。关键是怎么开始。
从复现经典项目入手
别一上来就想自己设计网络结构。先找一些开源的经典项目，比如用 ResNet 做图像分类，或者用 LSTM 做文本情感分析。GitHub 上这类代码一大把，挑一个 star 多、文档清楚的，自己本地跑一遍。重点不是复制粘贴，而是搞懂每一步在干什么。数据怎么预处理？模型怎么训练？结果怎么评估？
比如你可以试着在 CIFAR-10 上训练一个简单的 CNN：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True)
class SimpleCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleCNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.fc1 = nn.Linear(6 * 14 * 14, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
x = x.view(-1, 6 * 14 * 14)
x = self.fc1(x)
return x
model = SimpleCNN()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
criterion = nn.CrossEntropyLoss()跑通之后，再尝试改点东西：换优化器、加 dropout、调整学习率。这些小改动会让你更理解训练过程。
参与公开竞赛练手
Kaggle、天池、阿里云大赛这些平台经常有带标注数据的比赛。哪怕你拿不到名次，完整走一遍流程也很有价值。比如从数据清洗、特征工程到模型调参，你会遇到真实场景中的各种坑：数据不平衡、过拟合、内存爆掉……这些经历写在简历里，比空谈“熟悉深度学习”强得多。
有个朋友刚开始参加 Kaggel 的猫狗分类赛，第一次提交准确率才 52%，比瞎猜好不了多少。但他坚持改了三周，最后做到 87%。这过程中他学会了用数据增强、迁移学习，还写了详细的笔记。后来面试时聊起这个项目，直接打动了面试官。
结合生活场景自己立项
项目不一定要高大上。你可以从身边小事出发。比如你家楼下总有人乱扔垃圾，能不能训练一个模型识别监控画面里的丢弃行为？或者你想知道每天地铁口人流变化，用 YOLO 做个简单的人数统计？这种项目虽然小，但完整包含了问题定义、数据收集、模型训练和部署思考。
甚至可以拿自己的照片做个私有化人脸识别系统，部署在家门口树莓派上。虽然不算前沿，但能体现你从训练到落地的全流程能力。
别忽略部署和调试
很多人只关注训练，忽略了模型怎么用起来。你可以试试把训练好的模型转成 ONNX，再用 Flask 包个接口，通过内网穿透让手机也能访问。比如用 智用生活 推荐的工具，把本地服务暴露到公网，实现一个简单的图像上传识别功能。这个过程会逼你去查日志、调内存、处理请求超时——全是实战经验。
项目经验不是靠背出来的，是你一次次跑不通、报错、重装环境、改代码堆出来的。动手才是硬道理。