熬了幾個(gè)大夜，學(xué)完一套985博士總結(jié)的Pytorch學(xué)習(xí)筆記（20G高清/PPT/代碼)

作為一名AI工程師，掌握一門(mén)深度學(xué)習(xí)框架是必備的生存技能之一。

自 TensorFlow 從 Google 中脫穎而出以來(lái)，它在研究和商業(yè)領(lǐng)域成為最受歡迎的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架，緊接著 從 Facebook 誕生的 PyTorch 由于社區(qū)推動(dòng)的易用性改進(jìn)和越來(lái)越廣泛的用例部署，而迅速趕上TensorFlow。

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兩個(gè)框架在當(dāng)年一度備受爭(zhēng)議，TensorFlow和PyTorch誰(shuí)更好？

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從去年校招開(kāi)始到現(xiàn)在負(fù)責(zé)部門(mén)的面試，從我手上流走的簡(jiǎn)歷多多少少也有上百封了。

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面試了很多候選人，當(dāng)問(wèn)他們常用的深度學(xué)習(xí)框架時(shí)，發(fā)現(xiàn)他們清一色的選擇了：PyTorch。

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從各個(gè)方面可以看出，經(jīng)過(guò)這些年的發(fā)展，PyTorch在學(xué)術(shù)圈的「壟斷」地位基本已經(jīng)站穩(wěn)。

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誠(chéng)然，比起TensorFlow，大多數(shù)研究人員更偏愛(ài)PyTorch的API，PyTorch設(shè)計(jì)更科學(xué)，而TensorFlow自推出2.0版本后，與TF 1.x 的API差異實(shí)在不小，導(dǎo)致doc的閱讀成本和版本適配成本都相當(dāng)高。

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如果是初學(xué)者，無(wú)腦Pytorch就對(duì)了。社區(qū)資源多、開(kāi)源代碼多、上手也很簡(jiǎn)單，各大廠商對(duì)Pytorch的支持也多(TensorRT、ONNX)。

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其實(shí)框架的作用就是我們無(wú)需造輪子可以直接使用，并且節(jié)省工作量，對(duì)于Pytorch來(lái)說(shuō)對(duì)研究友好、對(duì)訓(xùn)練友好、對(duì)白嫖大佬的開(kāi)源代碼也友好，對(duì)模型部署也友好，可以節(jié)省大把時(shí)間去做其他有意義的事情，沒(méi)有理由不使用Pytorch。

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如果是工作了，就看公司在用什么吧，因?yàn)楣臼敲嫦蛐枨蟮?/strong>。

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在業(yè)界，無(wú)論算法性能有多好，總歸還是要上線的，選擇框架的時(shí)候便會(huì)考慮以下這些問(wèn)題，是否方便部署到線上，支持多語(yǔ)言，并且有較好的系統(tǒng)穩(wěn)定性以及有非常多線上應(yīng)用實(shí)例。

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TF 1.x系列面世較早，在學(xué)術(shù)界、工業(yè)界都有很深的積淀，工業(yè)界由于項(xiàng)目更重，牽一發(fā)而動(dòng)全身，因此目前很多項(xiàng)目仍然停留在TF 1.x（1.1x）上面。

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像業(yè)界大多數(shù)支撐搜廣推場(chǎng)景的模型，還是用Tensorflow，TensorFlow適合大規(guī)模部署，特別是需要跨平臺(tái)和嵌入式部署時(shí)。

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至于延伸到選擇哪個(gè)的問(wèn)題：

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顯而易見(jiàn)，小孩子才做選擇，而我們都要學(xué)，基本都要會(huì)用，這樣才能自己選擇工具，而不是工具挑選你。

然而，我們通過(guò)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，80%的0-3歲互聯(lián)網(wǎng)人沒(méi)有系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過(guò)Tensorflow、PyTorch方向，缺乏項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，處于比較淺層面的對(duì)比。

網(wǎng)上解讀Tensorflow、PyTorch文章非常多但知識(shí)點(diǎn)零散，學(xué)習(xí)起來(lái)抓不住重點(diǎn)。

最近整理一套深度學(xué)習(xí)框架必備的學(xué)習(xí)資料，這套資料內(nèi)容非常詳盡全面，課程通過(guò)講解和實(shí)戰(zhàn)操作，帶你從零開(kāi)始訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，做到獨(dú)立搭建和設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括主流分類(lèi)和檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)），并進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理（涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多個(gè)主流框架），通過(guò)實(shí)戰(zhàn)讓你掌握各種深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架。（資料已經(jīng)全部整理好）

（資料內(nèi)容過(guò)多，僅截取部分）

上次已經(jīng)給大家推薦過(guò)一次，但微信有限制每天只能加100個(gè)人，很多人反饋沒(méi)有領(lǐng)到，這次又申請(qǐng)到了100個(gè)名額，速度領(lǐng)取，手慢無(wú)！

由于工作需要，這份教程我本人也在學(xué)習(xí)中，雖然已經(jīng)從事這個(gè)行業(yè)多年，再看這份教程的時(shí)候，仍然能查漏補(bǔ)缺，收獲滿滿，我相信不管是AI入門(mén)，還是已經(jīng)具備了一定的工作經(jīng)驗(yàn)，這份學(xué)習(xí)資料，都值得你去認(rèn)真學(xué)習(xí)研究。

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該視頻出品人是王小天，目前就職于BAT之一，AI算法高級(jí)技術(shù)專(zhuān)家，法國(guó)TOP3高校雙碩（計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)應(yīng)用雙碩士）畢業(yè)。

工作期間主要負(fù)責(zé)人工智能業(yè)務(wù)線CV與NLP相關(guān)算法工作，推進(jìn)人機(jī)混合智能、語(yǔ)義分割、機(jī)器翻譯、虹膜識(shí)別等模塊的核心算法研究與優(yōu)化。

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對(duì)圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、自動(dòng)駕駛、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)等有深入的研究。

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