计算机视觉研一，只学过Python基础，目前代码能力很差，要不要换导师，不换的话如何毕业？
理解你现在的困境，研一，Python基础，但代码能力欠佳，又面临换导师还是不换的抉择。这确实是个关键节点，关系到你未来两年的学习方向和毕业问题。咱们来掰开了揉碎了聊聊，希望能给你一些清晰的思路。
首先，冷静分析一下现状：
1. 你的学习基础： 计算机视觉（CV）领域，尤其研究生阶段，对编程能力要求不低。Python是基础，但“代码能力很差”这个描述意味着你可能在理解算法、实现模型、调试代码等方面存在显著的短板。这并不罕见，很多学生都是在研究生阶段才开始深入接触工程实践。
2. 导师和研究方向： 换不换导师，核心在于你目前导师的研究方向是否适合你，以及你和导师的沟通情况。
导师的研究方向： 你的导师是做偏理论研究还是偏工程应用？是偏算法设计还是偏模型复现/实验？如果导师的方向对代码实现要求非常高，而你目前又没有这个基础，确实会比较吃力。反之，如果导师的研究更侧重于理论分析、数据集构建、实验设计等，对你的代码要求可能相对宽松一些。
你和导师的沟通： 你是否和导师坦诚沟通过你目前在代码方面的困难？导师是什么态度？是否愿意指导你提升？有些导师会主动帮助学生扫清技术障碍，有些则期望学生能自己解决问题。
3. 毕业要求： 研究生毕业通常需要满足一定的科研成果（如论文发表、项目完成度等）。而CV领域的成果，绝大多数都离不开代码的实现和实验。
接下来，咱们来详细探讨“换导师”和“不换导师”两条路：
选项一：不换导师，如何毕业？
如果你决定不换导师，那么核心任务就是在不换导师的前提下，找到一条能够顺利毕业的路径。这需要你付出更多的努力，并且采取一些策略。
1. 明确你的定位与导师的期望：
和导师坦诚沟通： 这是第一步，也是最重要的一步。约个时间，开诚布公地和导师聊聊。
承认自己的不足： “老师，我承认我目前在编程能力上还有很大的提升空间，在代码实现和调试方面感到比较吃力。”
表达学习的决心： “但我非常有信心通过努力学习和积极请教来克服这些困难，并且非常渴望在您的指导下学习CV知识。”
询问导师的期望： “请问老师，您认为我目前最需要提升的是哪方面的能力？对于我接下来的研究，您最看重的是什么？我应该从哪些方面入手？”
寻求具体的指导： “老师，您有没有推荐的学习资源、代码示例或者一些适合初学者的项目，可以帮助我尽快熟悉CV的工程实现？”
理解导师的项目： 仔细了解导师目前在做的项目，以及对你的期望。你的任务是完成导师布置的项目，还是有自己独立的研究课题？
2. 提升代码能力——这是硬道理：
既然是代码能力差，那就得一点点补齐。这就像学游泳，得下水、得多练。
从基础抓起：
Python进阶： 深入学习Python的常用库，尤其是NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib/Seaborn（数据可视化）。这些是数据分析和科学计算的基础。
学习CV常用库：
OpenCV： 这是CV领域最常用的图像处理库，学习其基本操作，如图像读写、颜色空间转换、滤波、边缘检测、特征提取等。
Pillow (PIL Fork)： 另一个基本的图像处理库，可以处理一些简单的图像操作。
深度学习框架（重点）：
PyTorch 或 TensorFlow： 这是你研究生阶段必须熟练掌握的工具。建议先选择一个，比如PyTorch，因为其Pythonic的风格对新手更友好。
从官方教程开始： 跟着官方教程学习，理解张量（Tensor）、自动微分（Autograd）、模型构建（nn.Module）、优化器（Optimizer）、损失函数（Loss Function）等核心概念。
动手实践： 不要只看不练。跟着教程写代码，运行，调试。
模仿与学习：
阅读优秀代码： 找一些开源的CV项目（GitHub上有很多），阅读其代码。理解代码的结构、实现思路、以及各种函数的调用。
复现经典论文： 很多CV领域的经典论文都会有公开的代码实现。尝试去复现一些（从简单开始），这是一个非常好的学习过程。理解论文中的算法原理，然后通过代码实现它。
从简单任务开始： 不要一开始就挑战复杂的模型。可以从图像分类（如CIFAR10数据集）、目标检测（如YOLOv3/v4的简化版）、图像分割等任务入手。
掌握调试技巧：
使用IDE的调试器： 如VS Code、PyCharm都提供了强大的调试功能，学会设置断点、单步执行、查看变量值，这能极大地提高你排查bug的效率。
打印（print）大法： 最简单有效的调试方式，合理使用print语句输出中间变量的值，帮助你理解代码的执行流程。
利用在线资源：
Coursera, edX, Udacity： 上面有很多优质的CV和深度学习课程，很多都包含编程作业。
Kaggle： Kaggle上的比赛可以让你接触真实世界的数据集和问题，并且有很多优秀的参赛者的代码可以学习。
CSDN, 知乎等中文社区： 搜索你遇到的问题，很有可能有人已经遇到并解决了。
3. 调整你的研究任务（在导师允许范围内）：
从“实现”和“实验”入手： 如果导师的研究方向包含大量模型实现和实验，你可以将精力集中在“如何高效地实现和运行”上。
利用预训练模型： 很多CV任务都可以直接使用预训练好的模型（如ResNet, VGG, BERT等），你只需要在预训练模型的基础上进行微调（Finetuning）。这大大降低了从头开始训练模型的难度。
关注实验设计和结果分析： 即使代码实现不是你的强项，你也可以在实验设计（选择合适的评价指标、进行消融实验等）、数据预处理、结果可视化和分析方面做出贡献。这些也是科研的重要环节。
寻找“容易上手”的子课题： 和导师沟通，看是否有可能选择一个相对更容易的代码实现或实验任务来作为你的毕业课题，从而先建立起信心和能力。
成为“连接者”： 如果实验室有更强的编程伙伴，可以尝试和他们合作。你可以负责部分思路梳理、实验设计、结果分析，他们负责核心代码的实现。但要确保你自己在其中扮演的角色是学习者，而不是完全依赖他人。
4. 积极寻求帮助：
向导师请教： 遇到实在解决不了的问题，勇敢地向导师请教。说明你已经尝试过哪些方法，哪里卡住了。
向师兄师姐请教： 他们是宝贵的资源，很多人都经历过类似的阶段。虚心向他们学习代码技巧、调试方法，甚至可以请他们帮忙看看你的代码。
参与学术交流： 参加组会、学术研讨会，多听多问，也能开阔思路，了解不同的研究方法和技术。
5. 调整心态，保持耐心：
接受这是一个过程： 代码能力的提升不是一蹴而就的，需要时间和持续的练习。不要因为暂时的困难而气馁。
量化进步： 记录你每天或每周完成的代码量、解决的问题数量，看到自己的进步会很有动力。
享受解决问题的过程： 编程的乐趣在于解决一个又一个问题的挑战，当你成功跑通一个模型、解决一个bug时，你会获得成就感。
选项二：换导师，如何选择？
如果你认为当前导师的研究方向确实与你的能力或兴趣不匹配，或者沟通后觉得难以得到有效指导，那么换导师也是一个可行的选择。但这需要慎重，并且做好充分的准备。
1. 评估换导师的必要性和可行性：
你为什么想换导师？ 是因为代码能力要求太高，还是研究方向不感兴趣，或是与导师关系不佳？
你期望的新导师有什么特点？
研究方向： 是否是你感兴趣且认为自己能够胜任的？
导师风格： 是偏理论还是偏工程？对学生代码能力的要求如何？是否愿意指导学生提升？
实验室氛围： 实验室是否有较强的技术氛围，师兄师姐是否愿意分享和帮助？
是否有合适的新导师人选？ 了解学校和学院的导师情况，是否有在某个CV子领域（如图像识别、目标检测、人脸识别、SLAM、多模态等）有研究且名额的导师。
换导师的流程和影响： 了解学校关于研究生转导师的规定，通常需要原导师和新导师的同意，以及院系的审批。这可能会涉及到一些时间成本，甚至可能影响你后续的研究进度。
2. 寻找新导师的策略：
多方打听： 和不同实验室的师兄师姐交流，了解他们的研究内容、导师风格、对学生的要求。
参加学术报告： 积极参加学院或学校组织的学术报告，听听不同导师的研究方向，如果感兴趣，可以主动联系。
阅读导师的论文： 仔细阅读你感兴趣的导师近期的论文，了解他们的研究前沿和工作方法。
主动联系： 如果有明确的目标导师，可以尝试主动联系，发送邮件介绍自己，表达你的兴趣，并附上你的简历（哪怕里面写的是“Python基础”，也要体现出你的学习态度和目标）。可以询问是否有招收新生的名额，以及是否有机会进行面谈。
3. 准备好“敲门砖”——证明你的潜力：
在联系新导师时，你需要让他们看到你的潜力，即使你的代码能力目前不强。
展示你的学习计划： 告诉他们你打算如何提升自己的代码能力，具体学习哪些技术，有什么学习计划。
展示你的研究兴趣： 明确你对哪个CV子领域感兴趣，为什么。
完成一些小项目（可选）： 如果时间允许，可以自己动手完成一些小的CV项目（比如用OpenCV实现一个简单的图像处理功能，或者复现一个基础的CNN模型），并将其代码托管在GitHub上。这会是很好的证明。
强调你的其他优势： 如果你在数学基础、逻辑思维、分析能力、学习态度等方面有优势，也要重点突出。
4. 换导师后的适应：
快速融入新环境： 尽快熟悉新导师的研究方向、实验平台、代码库。
积极主动： 保持谦虚和主动学习的态度，多与新导师和师兄师姐交流。
重新规划学习路径： 根据新的研究方向，制定更详细的学习计划，重点攻克代码能力短板。
给你的建议：
在我看来，优先尝试“不换导师”的方案，并全力以赴去弥补代码能力上的不足。原因如下：
时间成本： 换导师可能涉及到较长的流程，而且你也不能保证换了导师就能解决所有问题。
研究的连续性： 如果你已经在这个导师组开始了一段时间，可能会有一些基础工作，换导师可能意味着一切重新开始。
核心技能的培养： 无论在哪里，CV领域都需要代码能力。与其逃避，不如趁研究生阶段系统地学习和提升。
具体操作建议（不换导师）：
1. 立刻行动，从小处着手：
选择一个简单且实用的CV任务： 比如，学习如何用PyTorch实现一个基础的图像分类器，在CIFAR10数据集上进行训练和评估。
找到对应的开源代码： 在GitHub上搜索“PyTorch CIFAR10 classification tutorial”，找到并仔细阅读代码。
一步步跟着实现： 不要急于求成，一个模块一个模块地理解和实现。遇到问题，先尝试自己解决（搜索、调试），实在不行再请教。
2. 将学习和研究结合：
尝试用你学到的技术去解决导师给你布置的任务。 即使一开始只能完成一部分，或者需要借助师兄师姐的代码，也是一种进步。
将你的学习过程记录下来： 可以写成博客、项目笔记，这不仅能帮助你巩固知识，也能让导师看到你的努力和进步。
3. 调整心态，拥抱挑战：
把“代码能力差”看作是学习的机会，而不是终点。 很多人都是这样走过来的。
关键在于“持续”和“主动”。
最后的思考：
研究生阶段是一个快速成长的时期，也是一个发现自己不足并弥补的关键时期。代码能力是CV研究的基石，但不是全部。你的学习态度、解决问题的能力、逻辑思维，同样重要。
如果你能展现出强烈的学习意愿、清晰的学习计划，并且愿意为之付出巨大的努力，即使你的代码基础不扎实，你依然有可能在现有导师的指导下顺利毕业，甚至成为一名优秀的CV研究者。
祝你一切顺利！
首先，冷静分析一下现状：
1. 你的学习基础： 计算机视觉（CV）领域，尤其研究生阶段，对编程能力要求不低。Python是基础，但“代码能力很差”这个描述意味着你可能在理解算法、实现模型、调试代码等方面存在显著的短板。这并不罕见，很多学生都是在研究生阶段才开始深入接触工程实践。
2. 导师和研究方向： 换不换导师，核心在于你目前导师的研究方向是否适合你，以及你和导师的沟通情况。
导师的研究方向： 你的导师是做偏理论研究还是偏工程应用？是偏算法设计还是偏模型复现/实验？如果导师的方向对代码实现要求非常高，而你目前又没有这个基础，确实会比较吃力。反之，如果导师的研究更侧重于理论分析、数据集构建、实验设计等，对你的代码要求可能相对宽松一些。
你和导师的沟通： 你是否和导师坦诚沟通过你目前在代码方面的困难？导师是什么态度？是否愿意指导你提升？有些导师会主动帮助学生扫清技术障碍，有些则期望学生能自己解决问题。
3. 毕业要求： 研究生毕业通常需要满足一定的科研成果（如论文发表、项目完成度等）。而CV领域的成果，绝大多数都离不开代码的实现和实验。
接下来，咱们来详细探讨“换导师”和“不换导师”两条路：
选项一：不换导师，如何毕业？
如果你决定不换导师，那么核心任务就是在不换导师的前提下，找到一条能够顺利毕业的路径。这需要你付出更多的努力，并且采取一些策略。
1. 明确你的定位与导师的期望：
和导师坦诚沟通： 这是第一步，也是最重要的一步。约个时间，开诚布公地和导师聊聊。
承认自己的不足： “老师，我承认我目前在编程能力上还有很大的提升空间，在代码实现和调试方面感到比较吃力。”
表达学习的决心： “但我非常有信心通过努力学习和积极请教来克服这些困难，并且非常渴望在您的指导下学习CV知识。”
询问导师的期望： “请问老师，您认为我目前最需要提升的是哪方面的能力？对于我接下来的研究，您最看重的是什么？我应该从哪些方面入手？”
寻求具体的指导： “老师，您有没有推荐的学习资源、代码示例或者一些适合初学者的项目，可以帮助我尽快熟悉CV的工程实现？”
理解导师的项目： 仔细了解导师目前在做的项目，以及对你的期望。你的任务是完成导师布置的项目，还是有自己独立的研究课题？
2. 提升代码能力——这是硬道理：
既然是代码能力差，那就得一点点补齐。这就像学游泳，得下水、得多练。
从基础抓起：
Python进阶： 深入学习Python的常用库，尤其是NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib/Seaborn（数据可视化）。这些是数据分析和科学计算的基础。
学习CV常用库：
OpenCV： 这是CV领域最常用的图像处理库，学习其基本操作，如图像读写、颜色空间转换、滤波、边缘检测、特征提取等。
Pillow (PIL Fork)： 另一个基本的图像处理库，可以处理一些简单的图像操作。
深度学习框架（重点）：
PyTorch 或 TensorFlow： 这是你研究生阶段必须熟练掌握的工具。建议先选择一个，比如PyTorch，因为其Pythonic的风格对新手更友好。
从官方教程开始： 跟着官方教程学习，理解张量（Tensor）、自动微分（Autograd）、模型构建（nn.Module）、优化器（Optimizer）、损失函数（Loss Function）等核心概念。
动手实践： 不要只看不练。跟着教程写代码，运行，调试。
模仿与学习：
阅读优秀代码： 找一些开源的CV项目（GitHub上有很多），阅读其代码。理解代码的结构、实现思路、以及各种函数的调用。
复现经典论文： 很多CV领域的经典论文都会有公开的代码实现。尝试去复现一些（从简单开始），这是一个非常好的学习过程。理解论文中的算法原理，然后通过代码实现它。
从简单任务开始： 不要一开始就挑战复杂的模型。可以从图像分类（如CIFAR10数据集）、目标检测（如YOLOv3/v4的简化版）、图像分割等任务入手。
掌握调试技巧：
使用IDE的调试器： 如VS Code、PyCharm都提供了强大的调试功能，学会设置断点、单步执行、查看变量值，这能极大地提高你排查bug的效率。
打印（print）大法： 最简单有效的调试方式，合理使用print语句输出中间变量的值，帮助你理解代码的执行流程。
利用在线资源：
Coursera, edX, Udacity： 上面有很多优质的CV和深度学习课程，很多都包含编程作业。
Kaggle： Kaggle上的比赛可以让你接触真实世界的数据集和问题，并且有很多优秀的参赛者的代码可以学习。
CSDN, 知乎等中文社区： 搜索你遇到的问题，很有可能有人已经遇到并解决了。
3. 调整你的研究任务（在导师允许范围内）：
从“实现”和“实验”入手： 如果导师的研究方向包含大量模型实现和实验，你可以将精力集中在“如何高效地实现和运行”上。
利用预训练模型： 很多CV任务都可以直接使用预训练好的模型（如ResNet, VGG, BERT等），你只需要在预训练模型的基础上进行微调（Finetuning）。这大大降低了从头开始训练模型的难度。
关注实验设计和结果分析： 即使代码实现不是你的强项，你也可以在实验设计（选择合适的评价指标、进行消融实验等）、数据预处理、结果可视化和分析方面做出贡献。这些也是科研的重要环节。
寻找“容易上手”的子课题： 和导师沟通，看是否有可能选择一个相对更容易的代码实现或实验任务来作为你的毕业课题，从而先建立起信心和能力。
成为“连接者”： 如果实验室有更强的编程伙伴，可以尝试和他们合作。你可以负责部分思路梳理、实验设计、结果分析，他们负责核心代码的实现。但要确保你自己在其中扮演的角色是学习者，而不是完全依赖他人。
4. 积极寻求帮助：
向导师请教： 遇到实在解决不了的问题，勇敢地向导师请教。说明你已经尝试过哪些方法，哪里卡住了。
向师兄师姐请教： 他们是宝贵的资源，很多人都经历过类似的阶段。虚心向他们学习代码技巧、调试方法，甚至可以请他们帮忙看看你的代码。
参与学术交流： 参加组会、学术研讨会，多听多问，也能开阔思路，了解不同的研究方法和技术。
5. 调整心态，保持耐心：
接受这是一个过程： 代码能力的提升不是一蹴而就的，需要时间和持续的练习。不要因为暂时的困难而气馁。
量化进步： 记录你每天或每周完成的代码量、解决的问题数量，看到自己的进步会很有动力。
享受解决问题的过程： 编程的乐趣在于解决一个又一个问题的挑战，当你成功跑通一个模型、解决一个bug时，你会获得成就感。
选项二：换导师，如何选择？
如果你认为当前导师的研究方向确实与你的能力或兴趣不匹配，或者沟通后觉得难以得到有效指导，那么换导师也是一个可行的选择。但这需要慎重，并且做好充分的准备。
1. 评估换导师的必要性和可行性：
你为什么想换导师？ 是因为代码能力要求太高，还是研究方向不感兴趣，或是与导师关系不佳？
你期望的新导师有什么特点？
研究方向： 是否是你感兴趣且认为自己能够胜任的？
导师风格： 是偏理论还是偏工程？对学生代码能力的要求如何？是否愿意指导学生提升？
实验室氛围： 实验室是否有较强的技术氛围，师兄师姐是否愿意分享和帮助？
是否有合适的新导师人选？ 了解学校和学院的导师情况，是否有在某个CV子领域（如图像识别、目标检测、人脸识别、SLAM、多模态等）有研究且名额的导师。
换导师的流程和影响： 了解学校关于研究生转导师的规定，通常需要原导师和新导师的同意，以及院系的审批。这可能会涉及到一些时间成本，甚至可能影响你后续的研究进度。
2. 寻找新导师的策略：
多方打听： 和不同实验室的师兄师姐交流，了解他们的研究内容、导师风格、对学生的要求。
参加学术报告： 积极参加学院或学校组织的学术报告，听听不同导师的研究方向，如果感兴趣，可以主动联系。
阅读导师的论文： 仔细阅读你感兴趣的导师近期的论文，了解他们的研究前沿和工作方法。
主动联系： 如果有明确的目标导师，可以尝试主动联系，发送邮件介绍自己，表达你的兴趣，并附上你的简历（哪怕里面写的是“Python基础”，也要体现出你的学习态度和目标）。可以询问是否有招收新生的名额，以及是否有机会进行面谈。
3. 准备好“敲门砖”——证明你的潜力：
在联系新导师时，你需要让他们看到你的潜力，即使你的代码能力目前不强。
展示你的学习计划： 告诉他们你打算如何提升自己的代码能力，具体学习哪些技术，有什么学习计划。
展示你的研究兴趣： 明确你对哪个CV子领域感兴趣，为什么。
完成一些小项目（可选）： 如果时间允许，可以自己动手完成一些小的CV项目（比如用OpenCV实现一个简单的图像处理功能，或者复现一个基础的CNN模型），并将其代码托管在GitHub上。这会是很好的证明。
强调你的其他优势： 如果你在数学基础、逻辑思维、分析能力、学习态度等方面有优势，也要重点突出。
4. 换导师后的适应：
快速融入新环境： 尽快熟悉新导师的研究方向、实验平台、代码库。
积极主动： 保持谦虚和主动学习的态度，多与新导师和师兄师姐交流。
重新规划学习路径： 根据新的研究方向，制定更详细的学习计划，重点攻克代码能力短板。
给你的建议：
在我看来，优先尝试“不换导师”的方案，并全力以赴去弥补代码能力上的不足。原因如下：
时间成本： 换导师可能涉及到较长的流程，而且你也不能保证换了导师就能解决所有问题。
研究的连续性： 如果你已经在这个导师组开始了一段时间，可能会有一些基础工作，换导师可能意味着一切重新开始。
核心技能的培养： 无论在哪里，CV领域都需要代码能力。与其逃避，不如趁研究生阶段系统地学习和提升。
具体操作建议（不换导师）：
1. 立刻行动，从小处着手：
选择一个简单且实用的CV任务： 比如，学习如何用PyTorch实现一个基础的图像分类器，在CIFAR10数据集上进行训练和评估。
找到对应的开源代码： 在GitHub上搜索“PyTorch CIFAR10 classification tutorial”，找到并仔细阅读代码。
一步步跟着实现： 不要急于求成，一个模块一个模块地理解和实现。遇到问题，先尝试自己解决（搜索、调试），实在不行再请教。
2. 将学习和研究结合：
尝试用你学到的技术去解决导师给你布置的任务。 即使一开始只能完成一部分，或者需要借助师兄师姐的代码，也是一种进步。
将你的学习过程记录下来： 可以写成博客、项目笔记，这不仅能帮助你巩固知识，也能让导师看到你的努力和进步。
3. 调整心态，拥抱挑战：
把“代码能力差”看作是学习的机会，而不是终点。 很多人都是这样走过来的。
关键在于“持续”和“主动”。
最后的思考：
研究生阶段是一个快速成长的时期，也是一个发现自己不足并弥补的关键时期。代码能力是CV研究的基石，但不是全部。你的学习态度、解决问题的能力、逻辑思维，同样重要。
如果你能展现出强烈的学习意愿、清晰的学习计划，并且愿意为之付出巨大的努力，即使你的代码基础不扎实，你依然有可能在现有导师的指导下顺利毕业，甚至成为一名优秀的CV研究者。
祝你一切顺利！
网友意见
可能有点鸡汤，但是人生很难把控自己未来的。别太过焦虑。。。我刚工作的时候，我连c艹如何写个类都不会，TensorFlow如何求导也不懂。。。之所以还能勉强活下去，主要是第一份工作，公司总是让我打杂，啥都要干，虽然我吐槽无数，但是换个角度来说，打杂也是高速试错的一个手段，还好前东家比较温和，不至于绩效低就干飞你，所以现在勉强还能活下去了
至于这么菜还能有份工作的原因，主要是我吃了时代的红利，我也想不出我有啥能力找得到工作，基本就是大佬缺个人，我真好做项目认识了大佬，大佬看我还算笨归笨，但是皮实，给个机会我就去，他给多少我拿多少，很少想太多。
所以题主的问题，就是平常心过吧。也不难，争取一个温和的环境去试错，别和人家攀比能力，实验室里试错，或者实习去试错，争取机会的方法，每个人都很不一样，单纯努力也没用。我是莫名其妙写知乎写多了才有的一份工作，也是因为写多了大实话，跳槽都被很多大佬拉黑。。。求人都求不来，跳的特别郁闷
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