每天2小時，吃透 985博士總結(jié)的這套保姆級TensorFlow + PyTorch筆記（20G高清/PPT/代碼)

作為一名AI工程師，掌握一門深度學習框架是必備的生存技能之一。

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

 

兩個框架在當年一度備受爭議，TensorFlow和PyTorch誰更好？

 

從去年校招開始到現(xiàn)在負責部門的面試，從我手上流走的簡歷多多少少也有上百封了。

 

面試了很多候選人，當問他們常用的深度學習框架時，發(fā)現(xiàn)他們清一色的選擇了：PyTorch。

 

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

 

誠然，比起TensorFlow，大多數(shù)研究人員更偏愛PyTorch的API，PyTorch設(shè)計更科學，而TensorFlow自推出2.0版本后，與TF 1.x 的API差異實在不小，導致doc的閱讀成本和版本適配成本都相當高。

 

如果是初學者，無腦Pytorch就對了。社區(qū)資源多、開源代碼多、上手也很簡單，各大廠商對Pytorch的支持也多(TensorRT、ONNX)。

 

其實框架的作用就是我們無需造輪子可以直接使用，并且節(jié)省工作量，對于Pytorch來說對研究友好、對訓練友好、對白嫖大佬的開源代碼也友好，對模型部署也友好，可以節(jié)省大把時間去做其他有意義的事情，沒有理由不使用Pytorch。

 

如果是工作了，就看公司在用什么吧，因為公司是面向需求的。

 

在業(yè)界，無論算法性能有多好，總歸還是要上線的，選擇框架的時候便會考慮以下這些問題，是否方便部署到線上，支持多語言，并且有較好的系統(tǒng)穩(wěn)定性以及有非常多線上應用實例。

 

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

 

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

 

至于延伸到選擇哪個的問題：

 

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

然而，我們通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)，80%的0-3歲互聯(lián)網(wǎng)人沒有系統(tǒng)的學習過Tensorflow、PyTorch方向，缺乏項目實戰(zhàn)，處于比較淺層面的對比。

網(wǎng)上解讀Tensorflow、PyTorch文章非常多但知識點零散，學習起來抓不住重點。

最近整理一套深度學習框架必備的學習資料，這套資料內(nèi)容非常詳盡全面，課程通過講解和實戰(zhàn)操作，帶你從零開始訓練網(wǎng)絡，做到獨立搭建和設(shè)計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（包括主流分類和檢測網(wǎng)絡），并進行神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和推理（涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多個主流框架），通過實戰(zhàn)讓你掌握各種深度學習開源框架。（資料已經(jīng)全部整理好）

（資料內(nèi)容過多，僅截取部分）

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該視頻出品人是王小天，目前就職于BAT之一，AI算法高級技術(shù)專家，法國TOP3高校雙碩（計算機科學和數(shù)學應用雙碩士）畢業(yè)。

工作期間主要負責人工智能業(yè)務線CV與NLP相關(guān)算法工作，推進人機混合智能、語義分割、機器翻譯、虹膜識別等模塊的核心算法研究與優(yōu)化。

 

對圖像分類、物體檢測、目標跟蹤、自動駕駛、計算機體系結(jié)構(gòu)等有深入的研究。

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