手把手教你洞悉 PyTorch 模型训练过程,彻底掌握 PyTorch 项目实战!(文末重金招聘导师)

2020/10/14 19:31
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(文末重金招募导师)

在CVPR 2020会议接收中,PyTorch 使用了405次,TensorFlow 使用了102次,PyTorch使用数是TensorFlow的近4倍。


自2019年开始,越来越多的数据都表明PyTorch在学术界站稳了脚跟。


那 PyTorch 相比 TensorFlow 的优势又在哪里呢?

就框架本身来说:

上手快: 掌握Numpy和基本深度学习概念即可上手
代码简洁灵活: 用nn.module封装使网络搭建更方便;基于动态机制,更灵活
Debug方便: 调试PyTorch就像调试Python代码一样简单
资源多: arXiv中新的算法大多有PyTorch实现
开发者多: GitHub上贡献者(Contributors)已超过1350+



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》一书作者:余霆嵩 精心打造的口碑无敌、好评无数的

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本文分享自微信公众号 - 智能算法(AI_Algorithm)。
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