理论+代码+技术都给你,别再说不会PyTorch了

2020/07/14 08:27
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如果你想掌握深度学习,就必须要学会一种框架,而TensorFlow和PyTorch框架是我们经常选择的两种主流。


可以发现自2019年开始,每个主要会议的论文都用 PyTorch 实现。大量学术研究人员从TensorFlow转投PyTorch。


那么为何越来越多的研究者选择在论文中使用PyTorch呢?

就框架本身来说

上手快:与 numpy 类似,PyTorch 可以很容易地与 Python 生态系统融合。例如,向 PyTorch 模型的任意位置放入一个 pdb 断点,它都可以正常工作。而在 TensorFlow 中,调试模型需要一个激活的会话,最后会变得非常棘手;

优秀的 API: PyTorch 的API的设计更加合理;

性能:尽管 PyTorch 的动态图留给优化的机会非常之少,但有不少非正式报告称 PyTorch 与 TensorFlow 一样快。目前还不清楚这是不是真的,但至少,TensorFlow 在这方面还没有取得决定性优势。


总结下来,这就是PyTorch在论文中的使用数占比不断增加的三个原因!(文末可领取深度学习电子书大礼包)


但是,很多人仅仅是靠自学找资料或看官方文档,都是一知半解,根本不理解pytorch的使用原理。所以大多数的小伙伴对pytorch的深入认知只有30%,还有70%是没有真正掌握的,导致很多学习过的小伙伴经常向我吐槽:


思路不清晰、不理解函数、参数太多

框架重难点不易理解、不太懂参数的用法

底层原理了解不透彻,不实践很容易忘,实操能力差

不能灵活调用Api,耗费大量时间、精力


所以,如果你想深入细致了解使用PyTorch并快速高效地构建深度学习模型,那么——深度之眼携手《PyTorch模型训练实用教程》原作者:余霆嵩精心打造的口碑无敌、好评无数的

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