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如果你想掌握深度學(xué)習(xí),就必須要學(xué)會(huì)一種框架,而TensorFlow和PyTorch框架是我們經(jīng)常選擇的兩種主流。 但是我們發(fā)現(xiàn)在2019年,有大量學(xué)術(shù)研究人員從TensorFlow轉(zhuǎn)投PyTorch。 勢(shì)頭來(lái)的有多么猛烈,讓我們來(lái)看看2018與2019年的各大頂會(huì)對(duì)比吧: 從上圖數(shù)據(jù)可以直觀的看出:PyTorch只用了一年,便把弱勢(shì)變成了壓倒性?xún)?yōu)勢(shì)。 可見(jiàn),PyTorch正在快速增長(zhǎng),在學(xué)術(shù)圈中地位一路飆升,大有取代“老大哥”TensorFlow,成為機(jī)器學(xué)習(xí)框架No.1的勢(shì)頭。 為什么大家都選擇Pytorch? 相比于TensorFlow 1、PyTorch 可替代NumPy,讓你完全獲得GPU加速帶來(lái)的便利,以便可以快速進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理; 2、pytorch提供的變量可以自動(dòng)更新,讓你可以構(gòu)建自己的計(jì)算圖,充分控制自己的梯度; 3、TensorFlow是靜態(tài)圖,而pytorch是動(dòng)態(tài)圖,這意味著你可以隨意的調(diào)用函數(shù),使代碼更簡(jiǎn)潔; 4、pytorch不僅可以設(shè)定學(xué)習(xí)速率,讓它以特定規(guī)則進(jìn)行變化。而且還有很多方便且開(kāi)箱即用的工具; 因此,學(xué)Pytorch是你的不二選擇。 但是,很多人僅僅是靠自學(xué)找資料或看官方文檔,都是一知半解,根本不理解pytorch的使用原理。所以大多數(shù)的小伙伴對(duì)pytorch的深入認(rèn)知只有30%,還有70%是沒(méi)有真正掌握的,導(dǎo)致很多學(xué)習(xí)過(guò)的小伙伴經(jīng)常向我吐槽: 思路不清晰、不理解函數(shù)、參數(shù)太多 框架重難點(diǎn)不易理解、不太懂參數(shù)的用法 底層原理了解不透徹,不實(shí)踐很容易忘,實(shí)操能力差 不能靈活調(diào)用Api,耗費(fèi)大量時(shí)間、精力 所以,如果你想深入細(xì)致了解使用PyTorch并快速高效地構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型,那么——深度之眼攜手《PyTorch模型訓(xùn)練實(shí)用教程》 所以,如果你想深入細(xì)致了解使用PyTorch并快速高效地構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型,那么——深度之眼攜手《PyTorch模型訓(xùn)練實(shí)用教程》原作者:余霆嵩精心打造的口碑無(wú)敵、好評(píng)無(wú)數(shù)的 |
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來(lái)自: taotao_2016 > 《AI》