本清单🧾为beta版本，如果各位开发者有不懂的概念或者专有名词，可随时提PR或issue进行补充
| 方向 | 概念 | 参考资料 |
|---|---|---|
| 综合 | 深度学习框架 | - |
| 数据结构 | Tensor、算子、OP | - |
| 广播机制 | - | |
| 计算图 | 什么是计算图 | - |
| 计算图控制流 | - | |
| 计算图生成方式1：静态图 | - | |
| 计算图生成方式2：动态图 | - | |
| 静态图vs动态图 | - | |
| 计算图调度 | - | |
| 自动微分 | 数值微分、符号微分、自动微分 | - |
| 雅克比矩阵 | - | |
| 飞桨自动微分机制 | - | |
| ... | ... |
| 方向 | 概念 | 参考资料 |
|---|---|---|
| Git | git项目管理 | - |
| CI流水线 | - | |
| 优化 | 图优化 | - |
| 编译优化（硬件相关 & 硬件无关） | - | |
| 混合精度训练 | - | |
| Jit（just in time） | - | |
| 部署 | 模型压缩 | - |
| 模型推理（训练和推理的区别） | - | |
| 推理框架 | - | |
| ... | ... | |
| 分布式训练 | ... | - |
- 飞桨官网教程：
- 零基础入门深度学习——第八章
- 产业级深度学习
- 友商书籍 《机器学习系统：设计和实现》 （关于mindspore部分可忽略）
- B站up主：zomi （想看视频的可以选择）
- Micrograd——andrej karpathy 写的的一个小型深度框架。极简实现，但是涵盖了框架的精髓。 (号称学不会他就吃*)
- B站视频：详解神经网络和反向传播（基于micrograd）
- github链接：micrograd
- 《用python实现深度学习框架》（推荐）
- 实体书：京东链接
- 电子版：微信读书（暂时免费）