这篇专栏文章不是为了挑起tenserflow和pytorch中哪个更好,众所周知tensorflow诞生以来,已经成为最流行的深度学习框架,可以说github中大多数的深度学习代码实现是以tensorflow实现的,也就是说资源众多,社区强大,这是tensorflow的好处。
为什么要学习pytorch
在tensorflow之后pytorch也异军突起,成为了当下可以和tensorflow抗衡的深度学习框架,这也是为什么要学习pytorch的原因。
不是因为tensorflow不够优秀,而是因为pytorch足够优秀,它优秀到从它诞生之日起,它的发展和tensorflow一样迅速,甚至很多科研机构,工业界也在开始逐步转移到pytorch,相信在不远的将来,很有可能pytorch和tensorflow共分天下。
PyTorch深度学习框架有以下的优势:
动态图与直观性
相较于Tensorflow的静态图设计,PyTorch的动态图特性为我提供了更大的灵活性和直观性。在Tensorflow中,我需要事先定义好计算图,然后才能进行数据的输入和计算。这种方式虽然在一定程度上优化了计算效率,但对于调试和模型设计来说,却显得有些僵化。而在PyTorch中,我可以随时修改模型结构,实时查看变量的值,这对于我来说无疑更加友好。
此外,PyTorch的API设计也更为直观和简洁。它的代码风格更接近Python原生的编程习惯,使得我能够更快地掌握并应用到实际项目中。而Tensorflow的API则显得有些繁琐和复杂,需要花费更多的时间和精力去学习和理解。
易于上手与社区支持:PyTorch的实用优势
对于初学者来说,PyTorch的上手难度相对较低。它提供了丰富的教程和示例代码,使得我能够快速地掌握基本的操作和方法。同时,PyTorch的社区也非常活跃,有大量的开发者和研究者在其中分享经验和技巧,这为我解决遇到的问题提供了极大的便利。
相比之下,Tensorflow虽然也有庞大的社区和丰富的资源,但由于其API的复杂性和学习曲线的陡峭,使得初学者在入门时可能会感到有些吃力。此外,由于Tensorflow更多地被应用于工业界的生产环境,其社区中的话题和讨论往往更加偏向于工程实践和优化,对于学术研究者来说可能并不完全适用。
如何学习
当需要学习PyTorch深度学习框架时,可以从以下几点着手:
1. 理解基础知识:深度学习基础知识、Python编程语言,还有至少一门计算科学的相
关领域,比如数值线性代数、概率统计、微积分、优化等。
2. 阅读官方文档:通过Pytorch的官方文档来学习PyTorch,熟悉PyTorch的各种API和实现方式。
3. 练习:编写各种基本的神经网络,使用PyTorch实现和改进。
4. 参加课程:在线课程、大学单元、以及各种Python和深度学习相关的学校和组织的活动,会很有帮助。
5. 阅读论文:深入了解当前领域的开发、Utah等卓越的实践,并结合自己的思考来设计并实现网络。