初始Pytorch框架

前言

本文主要介绍PyTorch的基础知识，PyTorch的优点，案例，PyTorch和Tensorflow的对比，让我们对PyTorch的框架有一个基本的了解。

文章目录

- 1.1 为什么要选择学习PyTorch（PyTorch的优点）？
- 1.2 PyTorch的一些案例
- 2.1 pytorch框架
- 2.2 PyTorch VS Tensorflow
- 2.3 动态图与静态图

1.1 为什么要选择学习PyTorch（PyTorch的优点）？
- 活跃度：逐渐形成了完整的开发生态，资源多
- 框架的优雅性
- 对于初学者的友好型
- 采用动态图的架构，且运行速度较快
- 代码简介，易于理解，设计优雅，易于调试
- 要有线性代数，优化理论，机器学习，深度学习基础
在学习中遇到的困难？
- 深度学习框架太多不知道如何选择
- 开源代码很多，但阅读和修改起来很吃力
- 解决实际工程任务时，思路不清晰，不知道如何入手
- 学术方向选择困难，不知如何开始
1.2 PyTorch的一些案例

2.1 pytorch框架
- Facebook人工智能研究员（FAIR）于2017年再GitHub上开源
- Torch -> PyTorch
2.2 PyTorch VS Tensorflow
- PyTorch 简洁性（编程同Python几乎一致）
  - 动态计算
  - visdom
  - 部署不方便
- Tensorflow（1.0）接口复杂
  - 静态图（TF2.0 Eager Execution已经引入动态图）
  - Tensorboard
  - 部署方便（TF serving)
2.3 动态图与静态图
- 动态图就是在编程的时候可以一边编程一边执行，对于静态图，需要先构图，构图就是需要先将网络结构设计好，然后才能在后端运行我们的网络
- 动态图：编号程序即可执行
- 静态图：先搭建计算图，后运行；允许编译器进行优化；代码编程复杂，调试不直观

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初始Pytorch框架

文章目录

1.1 为什么要选择学习PyTorch（PyTorch的优点）？

1.2 PyTorch的一些案例

2.1 pytorch框架

2.2 PyTorch VS Tensorflow

2.3 动态图与静态图

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