1.能够运用Pycharm或Jupyter等开发工具进行项目开发； 2.能掌握Numpy、Pandas、tensorflow、keras库的基本使用 3.掌握深度学习开发的基本方法，包括网络模型搭建，模型训练、模型保存和模型部署等； 4培养学生工程实践能力，提升自身综合素质； 5.规范的编码风格、培养良好的编程习惯；

这是一份非常好的深度学习实训报告。以下是我的回答：

1. 运用开发工具进行项目开发：

Pycharm和Jupyter是非常流行的Python开发工具，对于深度学习项目的开发，它们都是非常好的选择。使用这些工具可以提高开发效率，减少代码出错的可能性，同时也能够更好地组织和管理项目文件。

2. 掌握Numpy、Pandas、tensorflow、keras库的基本使用：

Numpy和Pandas是Python中非常重要的数据处理库，它们提供了许多方便的操作和函数，可以大大提高数据处理的效率。TensorFlow和Keras是深度学习开发中使用最广泛的库，它们提供了许多深度学习模型的实现和训练接口，可以让开发者更加方便地实现深度学习模型。

3. 掌握深度学习开发的基本方法，包括网络模型搭建，模型训练、模型保存和模型部署等：

深度学习开发的基本方法包括模型搭建、模型训练、模型保存和模型部署等。模型搭建需要选择合适的网络结构和激活函数；模型训练需要选择合适的损失函数和优化器，以及调整超参数；模型保存需要将训练好的模型保存下来，以便在以后使用；模型部署需要将训练好的模型部署到生产环境中，以便进行预测和推理。

4. 培养学生工程实践能力，提升自身综合素质：

深度学习实训不仅能够让学生掌握深度学习的基本方法和技术，还能够培养学生的工程实践能力，提升学生的综合素质。在实训中，学生需要从零开始搭建深度学习模型，并完成模型训练和部署等工作，这些都是非常有挑战性的任务，需要学生具备良好的学习态度和实践能力。

5. 规范的编码风格、培养良好的编程习惯：

规范的编码风格和良好的编程习惯对于深度学习开发非常重要。良好的编码风格可以让代码更加易读易懂，便于维护和修改；良好的编程习惯可以让开发者更加高效地开发和调试代码，减少出错的可能性。在深度学习实训中，学生需要遵循规范的编码风格，并养成良好的编程习惯。