怎样动手高效学习PyTorch框架？

（文末重金招募导师）

在CVPR 2020会议接收中，PyTorch 使用了405次，TensorFlow 使用了102次，PyTorch使用数是TensorFlow的近4倍。

自2019年开始，越来越多的数据都表明PyTorch在学术界站稳了脚跟。

那 PyTorch 相比 TensorFlow 的优势又在哪里呢？

就框架本身来说：

上手快： 掌握Numpy和基本深度学习概念即可上手

代码简洁灵活： 用nn.module封装使网络搭建更方便；基于动态机制，更灵活

Debug方便： 调试PyTorch就像调试Python代码一样简单

资源多： arXiv中新的算法大多有PyTorch实现

开发者多： GitHub上贡献者（Contributors）已超过1350+

但是，很多人仅仅是靠自学找资料或看官方文档，都是一知半解，根本不理解 PyTorch 的使用原理。所以大多数的小伙伴对 PyTorch 的深入认知只有30%，还有70%是没有真正掌握的，导致很多学习过的小伙伴经常吐槽：

思路不清晰、不理解函数、参数太多

框架重难点不易理解、不太懂参数的用法

底层原理了解不透彻，不实践很容易忘，实操能力差

不能灵活调用Api，耗费大量时间、精力

所以，如果你想深入细致了解使用 PyTorch 并快速高效地构建深度学习模型，那么——深度之眼携手《PyTorch模型训练实用教程》一书作者：余霆嵩 精心打造的口碑无敌、好评无数的

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通过超细致的讲解，兼顾理论和实践的结合实践，帮助我们彻底能实现经典神经网络的复现。同时还涉及PyTorch的源码以及分析，提高你对PyTorch机制的深入认知。

04

代码作业+实战指导

每节课均设计合理的代码作业，让你从作业中理解以及加深所学知识，同时配以课后跟踪服务，解决你的拖延症，另外群内交流可以发现更多知识点。

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