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编辑：深度学习与计算机视觉

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经常看到一些人说: "scikit-learn, tensorflow, pytorch等库要用到的时候查一下API即可, 不需要学的."

比如:现在tensorflow和mxnet很火，是否还有必要学习scikit-learn等框架？

就说scikit-learn, 我学了好久, 感觉还没有完全学会, 大佬们真的只要用到的时候, 临时查一下API, 就会用了?

人和人的差距有这么大吗?

作者：甲鱼
https://www.zhihu.com/question/403870382/answer/1328865627

逃避阅读源码，会让自己的技术水平永远卡在一个瓶颈中没法动弹。

我原来也是抗拒阅读源码，觉得api就足够了，还要看什么源码？源码已经给更厉害的人看了，我肯定没有改进空间的。

抱着这样的想法，我遇到了一个问题，就是pytorch的dataparallel模块，一个数据并行，采用多个显卡计算的模块，我用起来速度永远比没用还慢。用通俗的话来说，就是4块显卡跑起来比1块还慢。

我想着肯定是自己的代码问题，网络也许适合Dataparallel，也许自己传输数据的时候不规范。

结果经高人指点，发现Dataparallel这个模块就是有问题的。它是将所有计算结果的loss梯度反穿到一个卡(cuda:0)上。这种算法肯定是有问题的，几G的数据传输，loss计算都在一个显卡内完成。这不是有病嘛？

我刚开始心情很操蛋，为啥这么厉害的库，能够犯如此愚蠢的错误？后来我慢慢也就接受了，别说pytorch，就算linux内核，它都是人写的。只要是人写的，就会有错误，有问题，就有兼顾不到的地方。

而如果你不会阅读源码，你就很难在这些具体困难上发现问题的核心。更不要谈解决问题了。你的技术永远被一层瓶颈制约，上不去一层。

作者：锟斤拷
https://www.zhihu.com/question/403870382/answer/1312190418

“写作文根本不用学汉字，遇到不会写的字查字典就可以了啊”

但是你写作文的时候首先得知道，我要用哪个字，自己这个字用在这里的效果会怎么样，这些都是你平时积累的。新华字典只能告诉你这个字怎么写，他不能告诉你怎么写文章。

同理，API文档只能告诉你每一个API怎么用，但是你遇到的问题应该用哪个API，以及用了这个API之后的效果，有什么好处和不足，是靠自己积累的。

说那些话的人，他们已经有了这个积累了，他们确实只需要查查文档就可以，但是如果初学者信了他们的鬼话。

作者：东方硕
https://www.zhihu.com/question/403870382/answer/1341029628

API？怎么查？

我举个例子，pytorch里面，你的model要to(device)，然后再从中获取parameters作为参数送入Optimizer的构造函数里面，这部分的文档会跟你说这个顺序是很重要的云云。

但这只是单卡，到多卡的时候，如果你要按文档推荐的用torch.distributed，你会发现没法先model.to(device)再parameters()了，因为假设每个进程独占一个GPU，则每个worker子进程的device不一样，必须开了进程以后再决定。那这时候就不能初始化好了Optimizer再开进程了。怎么办，改设计、到每个worker进程里面再初始化Optimizer？其实也不是不行，毕竟DistributedSampler也要rank才能初始化，这个时候DataLoader也就只能在worker内部初始化了。

但是，如果你真地仔细研究一下，你会发现，model.to并不会改变参数的py对象，但是会改变parameter/tensor.data的device！因此在主进程初始化好了Optimizer再传给worker一点问题都没有，在子进程里model随便to(device)一下，opt会跟着变的！这样程序写起来耦合低，用起来方便多了。（仅torch1.1调试过，刚翻了1.5的文档，目前还是这么个设置，说以后会变但是没说什么时候变）

但重点是，这个现象，是module._apply决定的，你仅仅看model.to的文档根本发现不了，反而会被误导（两处文档自相矛盾我也是醉）

当然，如果你只是跑一下现成代码的话，一般也就用用DataParallel，顶多用用DistributedDataParallel，确实也用不着这种细微末节的奇技淫巧。不过真要自己造轮子，对你用的工具不够熟悉是做不来的。

作者：南瓜派三蔬
https://www.zhihu.com/question/403870382/answer/1306728046

当然不是，初学者容易这么认为。

对于sklearn：你得了解很多参数的含义和作用，所以需要研究这些api的算法；

tensorflow和pytorch：你得需要了解深度学习模型的结构（当然也包括背后的原理），然后用这些工具来实现这些结构。这里的api其实是一大串api，就像积木一样。

任重道远哩，而且还有包中包，比例tensorflow中的tf_agents是做强化学习的，tf_fl是与联合学习有关的。

作者：HCAB
https://www.zhihu.com/question/403870382/answer/1332653183

诚然去硬记API那些函数和参数是没有多大意义的，但至少对于sklearn或者pytorch这种包而言，通读一遍User Guide还是必要的，这不但能给你提供较为全面却不至于琐碎的主干信息，而且哪怕等到之后再次需要查阅API的时候，理解也会比没有读过UG的更加深刻。

另外，任何代码都还是人写的，虽然此类大型的包都有核心的开发小组，但是人数并不多，主要贡献代码的可能就是那么十几位，犯错几乎是不可避免的，否则也不会有那么多issues。因此对于官方设计的那些接口而言，可以经常思考如果是自己写会怎么设计（提供多少方法/怎么实现/参数能给到用户多少自由度/默认值怎么设），为什么要提供/组织这些模块，再与实际源码的实现进行对比，甚至PR进行改进，在这样的反复思考且阅读的条件下，能力应该是会得到快速提升的（可能一开始比较痛苦），而不是只停留在查完API就束之高阁的阶段。

作者：喵圈转圈喵
https://www.zhihu.com/question/403870382/answer/1317640943

个人观点，要看你个人对机器学习实际掌握的情况。

如果已经对算法理论的各个方面掌握的很好了，那么scikit-learn, tensorflow, pytorch这些就成了实现你设计的算法的工具，这个时候，大多是不需要去刻意学习的，临时查一下一般就可以了。

如果是一个新人小白，那么这个时候scikit-learn, tensorflow, pytorch的意义就不仅仅是算法应用的工具，还可以在学习机器学习的过程中更好的理解算法的细节。

算法模型在理论讲解和推导的时候，都是使用的抽象化的公式、原理这些去讲解的。看数学公式推导是非常枯燥的事情，并且很多时候，就算是理解了数学推导，实际用的时候也是一知半解，问题就是在于不知道这东西咋实现的。这个时候，了解实际的细节就显得很重要，最简单粗暴的方式，看代码，自己实际去跑一跑。而且，很多时候发现，即使是像pytorch，TensorFlow这种已经基本成为深度学习底层模型工具的库，跑出来的结果也会和预期有很大的不同，非常有助于理解算法的。更不用说sk-learn了。

举个例子，ECCV2018的一篇paper，《deep clustering for unsupervised learning of visual features》将深度网络和无监督结合到了一起。

基本原理是通过聚类产生伪标签，然后再计算基于伪标签的损失值，然后更新网络参数。

那这里的问题就来了，网络参数更新的具体操作是啥，一个epoch下的多个mini_batch在更新网络参数的时候，Classification模块的参数要不要更新，是随着mini_batch更新，还是对一个epoch训练好之后再考虑将loss回传到Convert模块里进行参数更新？

这个时候最有效的方式就是去看源码(pytorch)

作者：飘入东湖的鱼
https://www.zhihu.com/question/403870382/answer/1319479778

在你查API之前，你需要知道这个API是存在的。就好比你查一个汉字，你得知道这个汉字是存在的。因此你需要知道它有那些API，以及这些的API的功能是什么，至于具体怎么用，可以不用管，用的时候查询就行。

至于你说的学习scikit-learn很久了，感觉还没有完全学会，大佬们真的只要用到的时候, 临时查一下API, 就会用了?    没学会，我猜测主要原因是你没有机器学习基础知识，完全是从零开始，而大佬们知道不同模型的输入输出，知道模型的作用，只需要查查API，看看超参就能用了。

焦虑是正常的，沉淀一段时间，你也能成为你口中的大佬。

作者：lailaidada
https://www.zhihu.com/question/403870382/answer/1318444590

sklearn基本上是，只要你确实对算法和模型已经充分熟悉，大概了解它们实现了哪些模型，实现到了什么层面，需要用什么查查就行

tf的话细节多一点，毕竟是更灵活的框架，需要实践经验，会有一些坑。而且tf1和tf2思路不太一样，但找几个最佳实践实现一遍就懂了

sklearn真的非常好，文档清晰，实现优雅，调用方便，容易理解，很多模型库都会仿照做一套类似的api。它内容很多，很难一下子都掌握的，但你只要明白它的主要模块怎么组织的，多的那部分无非是各种模型，需要用的时候查查看就行

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