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來(lái)源：機(jī)器之心? ?參與：張倩
近期的一份調(diào)查報(bào)告顯示：PyTorch 已經(jīng)力壓 TensorFlow 成為各大頂會(huì)的主流深度學(xué)習(xí)框架。想發(fā)論文，不學(xué) PyTorch 怎么行？那么，入門(mén) PyTorch 深度學(xué)習(xí)需要多久？PyTorch 的一份官方教程表示：只需要 60 分鐘。

教程鏈接：https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html

這是一份非常簡(jiǎn)潔的學(xué)習(xí)材料，目標(biāo)是讓學(xué)習(xí)者了解 PyTorch 的 Tensor 庫(kù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及如何訓(xùn)練一個(gè)可以進(jìn)行圖像分類(lèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

雖然是入門(mén)課程，但也有一定門(mén)檻：課程參與者要具備 Numpy 基礎(chǔ)知識(shí)。

該教程共分為五節(jié)：

PyTorch 簡(jiǎn)介
Autograde：自動(dòng)微分
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
訓(xùn)練一個(gè)分類(lèi)器
數(shù)據(jù)并行

本教程的五大板塊。

第 1 節(jié)「PyTorch 簡(jiǎn)介」介紹了 PyTorch 的基本技術(shù)細(xì)節(jié)，如 Tensor、基本操作句法，還包括 Torch Tensor 與 Numpy 數(shù)組之間的轉(zhuǎn)換、CUDA Tensor 等基礎(chǔ)知識(shí)。

如果想進(jìn)一步了解 PyTorch 的 Tensor 操作信息，還可以按文中給出的鏈接找到相應(yīng)教程，包括數(shù)學(xué)運(yùn)算、線(xiàn)性代數(shù)、隨機(jī)數(shù)等。

第 2 節(jié)介紹了 PyTorch 中用于微分的包——Autograd。它是 PyTorch 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心，為張量的所有操作提供了自動(dòng)微分。為了更加直觀(guān)地理解與之相關(guān)的術(shù)語(yǔ)，教程還給出了一些例子。

第 3 節(jié)介紹了訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見(jiàn)步驟，包括定義具有一些可學(xué)習(xí)參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遍歷輸入數(shù)據(jù)集、通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理輸入、計(jì)算損失、將梯度傳播回網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重等。