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Pytorch教程,pytorch

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PyTorch和Gluon有什么區別？

Pytorch教程,pytorch


pytorch是一個和tensorflow一樣的深度學習框架，沒有高度封裝，適用于科研和工業部署的框架，由facebook出品，隨著pytorch新版本的更新，c的擴展，也許能夠與tensorflow爭一下地位，對于工業界也逐漸友好，工業部署算法也有些可能 。tensorflow是靜態圖，而pytorch是動態圖 。
Gluon是亞馬遜大神LI MU帶領下做的一個前端工具，是一個高度封裝的接口 。很多最新論文的算法，都有復現，你只需要去調用相應的function就可以使用相應算法，可以很簡單，快捷的使用算法，看算法的展示效果 。另外GluonCV是衍生出來的另一來源項目，主要針對于視覺方面，比如人臉識別，車輛檢測，物體分類等等 。
想學習pytorch，需要先學習python嗎？
【Pytorch教程,pytorch】
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pytorch是目前非常流行的深度學習框架，想學習它，最好先學一些python的編程基礎，因為很多使用了pytorch的代碼都是用python開發的，先學點python打好基礎之后，更有助于您理解和學習pytorch，就比如要建房子先要打好地基，是一個道理 。網上關于python的免費教程很多，在我的今日條頭文章里面就寫過一篇關習python學習教程的文章，了解了python的一些基本語法，可以編寫和運行一些簡單的python程序之后就可以開始學pytorch了，它的官網有個學習教程可參考：http：//pytorch.org/tutorials/ 。
面對Tensorflow，為何我選擇PyTorch？
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先來說說pytorch劣勢 。自從其被發布以來pytorch更多被用于學術界而不是工業界的實際生產，主要是因為它不夠成熟、很多接口不太穩定，加上其全面性也不夠，tensorflow目前仍然有很多pytorch不支持的功能，比如快速傅里葉變換，但這一點劣勢會隨著pytorch的發展而逐漸減小 。除此此外，相比于tensorflow的容易各處部署的靜態圖（這一點遠勝于很多框架），以python優先的深度學習框架 pytorch在部署到其他產品會很不方便 。
優勢先從上手時間開始說，雖然在2015年發布之后tensorflow多方受寵，但是和theano一樣，tensorflow使用的是靜態計算圖，對于新手來說有過多需要新學習的概念，這導致了不管是入門還是搭建，使用tensorflow都比pytorch困難 。而在2017年pytorch被團隊開源的主要原因之一也是讓建立深度學習模型更加簡單，這讓它發展十分迅猛 。
在數據加載上，pytorch加載數據的API簡單高效，其面向對象的API源自于porch（也是keras的設計起源），比tensorflow難學的API友好很多，使用戶可以將重點放在實現自己的想法，而不是被框架本身束縛住 。速度上，pytorch并沒有為了靈活性而放棄速度，雖然運行速度和程序員水平密切相關，但pytorch在相同情況下常有可能勝于其他框架的速度 。

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