用Python训练自动驾驶神经网络：从零开始驾驭未来之路

用Python训练自动驾驶神经网络：从零开始驾驭未来之路

哈喽，朋友们！我是Echo_Wish，今天咱们聊点超酷的话题——自动驾驶中的神经网络训练，用Python怎么玩转起来？

说实话，自动驾驶一直是科技圈的香饽饽，为什么？因为它承载了未来交通的无限可能：减少事故、提升效率、节能减排，还能解放双手、解放大脑。可是，想让车子“自己开”可不是按个开关那么简单，背后那一套神经网络训练、模型调优、数据预处理的“幕后故事”，才是真正硬核。

别急，咱们慢慢扒一扒，带你用Python一步步实现神经网络训练的核心流程，还会结合最火的技术资讯，帮你搞懂为什么这玩意儿这么牛。

一、自动驾驶的神经网络到底管啥？

先别被“神经网络”吓蒙了，它其实就是一套能从数据中学习规律的数学模型。自动驾驶中，神经网络主要干两件大事：

• 感知：看懂摄像头、雷达、激光雷达（LiDAR）拍到的路况，比如识别红绿灯、行人、车道线。
• 决策：根据感知信息，判断下一步该加速、刹车还是转弯。