文章目录
一、为什么学习PyTorch二、着重学习哪些知识三、如何学习与掌握PyTorch四、PyTorch的学习路径一、为什么学习PyTorch
PyTorch日益增长的发展速度与深度学习时代的迫切需要。
同时，PyTorch在Google搜索频次与期刊论文的引用频次得到了迅猛的增长。
PyTorch优点如下：
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;基于动态图机制，更灵活Debug方便:调试PyTorch就像调试Python 代码一样简单文档规范:/docs/可查各版本文档资源多:arXiv中的新算法大多有PyTorch实现开发者多: GitHub上贡献者(Contributors)已超过1350+背靠大树: FaceBook维护开发
二、着重学习哪些知识
PyTorch定位:深度学习框架，实现深度学习模型算法。想要PyTorch实现模型训练，需要以下几个方面：
数据
如何把数据从硬盘读到内存?
如何组织数据进行训练?
图片如何预处理及数据增强?模型
如何构建模型模块?
如何组织复杂网络?
如何初始化网络参数?
如何定义网络层?损失函数
如何创建损失函数?
如何设置损失函数超参数?
如何选择损失函数?优化器
如何管理模型参数?
如何管理多个参数组实现不同学习率?
如何调整学习率?迭代训练
如何观察训练效果?
如何绘制Loss/Accuray曲线?
如何用TensorBoard分析?模型应用
如何进行图像分类?
图像分割?
目标检测?
对抗生成?
循环网络?
三、如何学习与掌握PyTorch
勤动手、成体系、多总结。
四、PyTorch的学习路径
PyTorch基础概念PyTorch数据处理PyTorch模型搭建PyTorch损失优化PyTorch训练过程PyTorch正则化PyTorch训练技巧PyTorch模型实战如果对您有帮助，麻烦点赞关注，这真的对我很重要！！！如果需要互关，请评论或者私信！
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