本发明公开了一种基于深度学习的高速单图直接探测光学畸变相位的方法。利用计算机生成随机的光学畸变相位集合；将相位畸变集合依次加载到空间光调制器后，在波前传感器处得到畸变光斑点阵图样集合；将相位畸变集合与光斑点阵图样集合输入卷积神经网络的深度学习模型中训练，获得模型结果；针对待测光学畸变相位，在波前传感器处获取单张畸变光斑点阵图样；将畸变光斑点阵图样输入经训练的预测模型可直接输出预测的光学畸变相位。本发明简化了光学畸变相位的直接波前探测的算法流程，提升了探测速度与探测性能，在使用直接波前探测的领域具有应用前景。