霍金在生前向人类发出警告:慎用人工智能,当人工智能发展完全,就将是人类的末日。现在人工智能已经越来越深入地进入到大家的生活当中了,他们也越来越富有智慧,在某些领域,甚至已经打败了人类。科技的发展,在给大家带来便利的同时,也引发了大家的思考,让人类感到对未知恐惧:会不会有一天,人工智能程序真的全面超越人类,成为一种新的生命物种?不过还是有很多人觉得人类是不会被替代的,因为人类是最具有创造性的生物!
人类在创造性领域无疑是极其自信的,特别是在艺术领域,大家都很坚信,艺术领域是人类的最后一片自留地,那些精彩的富有深意的图画,是机器永远无法创造出来的。但是这一片人类自以为的自留地,似乎也要被残酷地打破了。因为图像迁移技术,已经实现了机器们的艺术创作性。
早在2018年的时候,利用图像迁移技术生成的艺术佳品就曾在佳士得的拍卖会上卖出了43.25美元,这也是证明了人工智能已经能够创造出世界级的艺术品了。更可怕的是,人类有时候真的已经分辨不出哪些是人为创作,哪些是电脑生成的作品了。这也是意味着,人类的不可替代性真的在逐渐消失。人类这次,是真的快输了。
那么肯定也会有人好奇,图像迁移技术究竟是个什么东西呢?其实它只是现在人工智能运用中的一个小分支。现在最简单快捷的方式,就是利用Python来实现。

正如大家所看到的,所谓图片风格迁移,就是利用程序算法,学习一种风格图片的风格,然后再把这种风格应用到另一张内容图片上面去。这样就能得到一张内容不变但是风格完全不同的图片了。就像上图中左上的长城图案,在迁移了水墨画的风格之后,就变成了一张山水画风格的长城图片了。是不是很神奇呢?

这种图像风格迁移的技术,不仅能将主题一致的图片变换风格,还能将不同主题的图片转换风格,就像是上面的一幅风景画,在运用了爱德华·蒙克的《呐喊》的这张人像画的风格之后,保留了流水房屋的内容,但是没有将《呐喊》中人像的部分带出来,这样就完成了一幅世界名画风格的内容未曾改变的图片,看起来就像是经爱德华·蒙克亲手画成的一样。
其实这种风格迁移的技术就是通过pytorch框架来实现的了,也就是我们今天要说的重点内容。近年来,由深度学习所引导的人工智能(AI)的技术浪潮越来越深入到大家的生活当中。而深度学习的发展和推进,在某种程度上也可以看成是一场框架的争夺战,在这其中,Google 发布的 TensorFlow 和 Facebook 主力支持的 PyTorch 无疑是最耀眼的两颗明星。
PyTorch是2017年Facebook AI研究团队正式发布的一个框架,可以说是一个非常年轻的技术框架了。但是这个框架在出世之后也是获得了许多人关注的目光。它在一月份被发布,在短短三个月的时间里,就实现了快速增长,成为了各种框架榜单的top3。
而到现在,这个框架已经发行了两年时间,仍旧被世人所认可。有人比较了 TensorFlow、PyTorch、keras 和 FastAI 这几个框架的流行度,这个流行度全面涵盖了职位需求,使用,学术研究和兴趣等多个维度,最终计算出了一个综合的增长分数。我们这里引用一下最终的结果图片。

可以看到TensorFlow 是稳居第一,但是PyTorch的表现也是很抢眼的,毕竟它是一个很年轻的框架。其实在最近一年当中,在 GitHub 关注度和贡献者的增长方面,PyTorch 跟 TensorFlow 两者是保持基本持平状态的。甚至,PyTorch 的搜索热度上涨势头还要更猛一些,再加上 FastAI 的加持,PyTorch 无疑会得到越来越多的深度学习从业者的青睐。
毫无疑问,在人工智能越来越普及的今天,PyTorch是十分值得学习的,但是同样都是深度学习当中的框架,PyTorch究竟有什么特别的点呢?其实让PyTorch越来越受欢迎的一个很重要的原因就是它的易用性和简洁性了,那么以下是它的几个优点。
1.PyTorch具有简洁优雅且高效快速的框架,方便易用,相比而言,TensorFlow就臃肿难用多了。
2.设计时追求最少的封装,可以尽量避免重复造轮子。
3.与大多数开源框架不同,它采用的不是静态计算图,而是动态的。静态计算图要求对网络模型先定义再运行,一次定义多次运行。动态计算图可以在运行过程中定义,运行的时候构建,可以多次构建多次运行。静态图的实现代码冗长,不直观。动态图的实现简洁优雅,直观明了。动态计算图的另一个显著优点是调试方便,可以随时查看变量的值。
4.大佬支持,与Google的TensorFlow类似,FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新;
那么说了这么多关于PyTorch的技术应用和优点,相信大家对它也是有一个大概的了解了。其实人工智能已经越来越成为了一种趋势,未来必定是属于人工智能的。现在有很多程序员都意识到了这个趋势,并且向人工智能方面转型。

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