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这篇专栏文章不是为了挑起tenserflow和pytorch中哪个更好众所周知tensorflow诞生以来已经成为最流行的深度学习框架可以说github中大多数的深度学习代码实现是以tensorflow实现的也就是说资源众多社区强大这是tensorflow的好处。
为什么要学习pytorch
在tensorflow之后pytorch也异军突起成为了当下可以和tensorflow抗衡的深度学习框架这也是为什么要学习pytorch的原因。
不是因为tensorflow不够优秀而是因为pytorch足够优秀它优秀到从它诞生之日起它的发展和tensorflow一样迅速甚至很多科研机构工业界也在开始逐步转移到pytorch相信在不远的将来很有可能pytorch和tensorflow共分天下。
PyTorch深度学习框架有以下的优势 动态图与直观性 相较于Tensorflow的静态图设计PyTorch的动态图特性为我提供了更大的灵活性和直观性。在Tensorflow中我需要事先定义好计算图然后才能进行数据的输入和计算。这种方式虽然在一定程度上优化了计算效率但对于调试和模型设计来说却显得有些僵化。而在PyTorch中我可以随时修改模型结构实时查看变量的值这对于我来说无疑更加友好。
此外PyTorch的API设计也更为直观和简洁。它的代码风格更接近Python原生的编程习惯使得我能够更快地掌握并应用到实际项目中。而Tensorflow的API则显得有些繁琐和复杂需要花费更多的时间和精力去学习和理解。 易于上手与社区支持PyTorch的实用优势 对于初学者来说PyTorch的上手难度相对较低。它提供了丰富的教程和示例代码使得我能够快速地掌握基本的操作和方法。同时PyTorch的社区也非常活跃有大量的开发者和研究者在其中分享经验和技巧这为我解决遇到的问题提供了极大的便利。
相比之下Tensorflow虽然也有庞大的社区和丰富的资源但由于其API的复杂性和学习曲线的陡峭使得初学者在入门时可能会感到有些吃力。此外由于Tensorflow更多地被应用于工业界的生产环境其社区中的话题和讨论往往更加偏向于工程实践和优化对于学术研究者来说可能并不完全适用。
如何学习
当需要学习PyTorch深度学习框架时可以从以下几点着手
1. 理解基础知识深度学习基础知识、Python编程语言还有至少一门计算科学的相
关领域比如数值线性代数、概率统计、微积分、优化等。
2. 阅读官方文档通过Pytorch的官方文档来学习PyTorch熟悉PyTorch的各种API和实现方式。
3. 练习编写各种基本的神经网络使用PyTorch实现和改进。
4. 参加课程在线课程、大学单元、以及各种Python和深度学习相关的学校和组织的活动会很有帮助。
5. 阅读论文深入了解当前领域的开发、Utah等卓越的实践并结合自己的思考来设计并实现网络。
