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前几天写过一篇文章，利用 Python 深度学习识别滑动验证码缺口，这篇文章我介绍了利用 Python 深度学习识别滑动验证码缺口的解决方案，只需要几百张图片就能达到非常高的识别准确率。 我们在处理一些爬虫问题的时候，比如说各类验证码的识别、文本处理、网页智能解析等等，深度学习是一个非常适合的解决方案。如果你学会了深度学习，解决这些问题都不在话下。 当然深度学习肯定不止这些内容，它的应用在业界非常之广泛，在这里介绍一个课程，大家可以通过下面的介绍来了解下深度学习和目前非常流行的 PyTorch 框架。如果对课程感兴趣，欢迎参加学习。 以下为原文： 阅读本文大概需要 4 分钟。 ”机器学习算法一直是人工智能背后的推动力量，所有机器学习算法中最关键的是深度学习。 深度学习的发展和推进，在某种程度上就是一场框架的争夺战，其中 TensorFlow 和 PyTorch 是主流的两个框架。 面对人工智能的快速发展 你不想学会一个快速上手的深度学习框架吗？ 你不想拥有一个简洁、代码易理解的框架吗？ 你不想拥有一个同时兼顾灵活性、易用性、速度快三方面的框架吗？ 那么 PyTorch 就是你的不二选择。 大家都知道的是，大量研究人员从 TensorFlow 转投 PyTorch。 但是大家未必知道，这势头来的多么猛烈。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。 就目前的情况来看，PyTorch 已经制霸学术界，release 代码的论文大多数都用 Pytorch 完成的。 学术研究就用 PyTorch。 但是，现在市面上大多数 PyTorch 课程的主要内容是各种模型的介绍和实现，对 PyTorch 本身讲解的过少，基于 Pytorch 的学习材料也比较少，导致很多学习过的小伙伴经常向我吐槽： 查资料找不到、耗时间、效率低 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 |
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