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。 但是我们发现在2019年,有大量学术研究人员从TensorFlow转投PyTorch。 势头来的有多么猛烈,让我们来看看2018与2019年的各大顶会对比吧: 从上图数据可以直观的看出:PyTorch只用了一年,便把弱势变成了压倒性优势。 可见,PyTorch正在快速增长,在学术圈中地位一路飙升,大有取代“老大哥”TensorFlow,成为机器学习框架No.1的势头。 为什么大家都选择Pytorch? 相比于TensorFlow 1、PyTorch 可替代NumPy,让你完全获得GPU加速带来的便利,以便可以快速进行数据预处理; 2、pytorch提供的变量可以自动更新,让你可以构建自己的计算图,充分控制自己的梯度; 3、TensorFlow是静态图,而pytorch是动态图,这意味着你可以随意的调用函数,使代码更简洁; 4、pytorch不仅可以设定学习速率,让它以特定规则进行变化。而且还有很多方便且开箱即用的工具; 因此,学Pytorch是你的不二选择。 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》 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 |
|
来自: taotao_2016 > 《AI》