如果你想掌握深度學(xué)習(xí)，就必須要學(xué)會一種框架，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。

勢頭來的有多么猛烈，讓我們來看看2018與2019年的各大頂會對比吧：

從上圖數(shù)據(jù)可以直觀的看出：PyTorch只用了一年，便把弱勢變成了壓倒性優(yōu)勢。

可見，PyTorch正在快速增長，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是動態(tài)圖，這意味著你可以隨意的調(diào)用函數(shù)，使代碼更簡潔；

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pytorch的深入認(rèn)知只有30%，還有70%是沒有真正掌握的，導(dǎo)致很多學(xué)習(xí)過的小伙伴經(jīng)常向我吐槽：

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》