又来了！深度学习PyTorch与TensorFlow到底哪家强？

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自从2012年深度学习再一次声名鹊起以来，许多机器学习框架都争先恐后地要成为研究人员和行业从业者的新宠。面对如些众多的选择，人们很难判断最流行的框架到底是什么。

在某些情况下，深度学习或深度迁移学习可以帮助你训练更准确的模型。且深度学习的发展和推进，在某种程度上也是一场框架的争夺战，其中 Google 发布的 TensorFlow 和 Facebook 主力支持的 PyTorch 是最耀眼的两颗明星。

PyTorch 和 TensorFlow是当下机器学习框架之战有两个主要竞争者。TensorFlow框架小天在前几天有跟大家简单介绍过（传送门），今天咱们就来唠唠pytorch！


PyTorch是美国互联网巨头Facebook人工智能研究院（FAIR）在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架。


PyTorch 是一个开源的深度学习平台，提供从研究原型到生产部署的无缝路径，它的流行度仅次于 TensorFlow。

而最近一年，在GitHub关注度和贡献者的增长方面，PyTorch 跟 TensorFlow 基本持平。甚至，PyTorch的搜索热度持续上涨，加上 FastAI 的加持，PyTorch 无疑会得到越来越多的机器学习从业者的青睐。

流行度虽然可以说明问题，但是，你一定要知道更多，才能明白 PyTorch 为什么值得学，你在什么情况下需要学习  PyTorch 。

PyTorch更像NumPy的替代产物，不仅继承了NumPy的众多优点，还支持GPUs计算，在计算效率上要比NumPy有更明显的优势；不仅如此，PyTorch还有许多高级功能，比如拥有丰富的API，可以快速完成深度神经网络模型的搭建和训练。


所以 PyTorch一经发布，便受到了众多开发人员和科研人员的追捧和喜爱，成为AI从业者的重要工具之一。


PyTorch 强调从研究到生产。来源：https://pytorch.org/


PyTorch还被称为“拥有强大GPU加速功能的Python版Tensor和动态神经网络。”

Tensor（张量）是一种物理学和工程学中广泛使用的数学结构。2阶的Tensor是一种特殊的矩阵；而对向量和张量取内积就可以得到另一个拥有新长度和新方向的向量。

GPU加速是大多数现代深度神经网络框架的基础。动态神经网络是一种特殊的神经网络，每次迭代都会发生变化，例如，PyTorch模型可以在训练期间通过添加和删除隐藏层，来提高其准确性和通用性。PyTorch通过集成加速库，比如英特尔MKL、Nvidia cuDNN和NCCL等，最大限度地提升速度。

其核心CPU、GPU Tensor和神经网络后端TH（Torch）、THC（Torch CUDA）、THNN（Torch神经网络）和THCUNN（Torch CUDA神经网络）等，都是使用C99 API编写的单独库。
Google开源了TensorFlow，Facebook开源了pytorch，两大深度学习框架相继成为全球科学家研究成果、研究人员课题的核心组成部分。

因此，超级数学建模携手唐老师以pytorch作为核心武器，为大家精心准备《pytorch框架实战》系列课程。


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