在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，面對(duì)各類復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)問(wèn)題，構(gòu)建靈活易調(diào)整的模型是高階機(jī)器學(xué)習(xí)工程師必備的工作能力。然而，許多工程師還是有一個(gè)想法上的誤區(qū)，以為只要掌握了一種深度學(xué)習(xí)的框架就能走遍天下了。

事實(shí)上，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域里沒(méi)有任何一種框架是能夠制霸整個(gè)行業(yè)的，每位機(jī)器學(xué)習(xí)工程師都必須同時(shí)掌握多種框架才能適應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展的需要。

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那么有沒(méi)有一種框架是相對(duì)來(lái)說(shuō)更方便好用的呢？這個(gè)問(wèn)題的答案是肯定的，在這里我就要為你推薦 PyTorch了。

不瞞你說(shuō)，PyTorch 以它良好的擴(kuò)展性和超高的實(shí)現(xiàn)速度，近年來(lái)已贏得了不少工程師的喜愛(ài)和贊賞。首先，PyTorch 支持 GPU，這就能夠顯著提升代碼的運(yùn)行效率。同時(shí)，相比 TensorFlow 和 Caffe，PyTorch 擁有反向自動(dòng)求導(dǎo)技術(shù)，讓你在調(diào)整自定義模型的時(shí)候不必從頭開(kāi)始，幫助你節(jié)省不少的開(kāi)發(fā)時(shí)間。

此外，PyTorch 的代碼還比 TensorFlow 的代碼更加簡(jiǎn)潔直觀、友好易懂，堪稱是非常優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)案例，這也能幫助許多工程師更深度地理解機(jī)器學(xué)習(xí)。

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說(shuō)到這里，不得不推薦極客時(shí)間 PyTorch 的小課了，眾微科技 AI Lab 負(fù)責(zé)人王然手把手教你上手 PyTorch。現(xiàn)在還有少量免費(fèi)學(xué)習(xí)的名額哦！

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王然手把手教你上手 PyTorch

眾微科技 AI?Lab 負(fù)責(zé)人、阿姆斯特丹大學(xué)數(shù)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)雙碩士--王然，將從零開(kāi)始手把手地帶你理解 PyTorch 的基本用法、模型訓(xùn)練過(guò)程以及使用PyTorch Lighting?完成復(fù)雜邏輯，最后實(shí)現(xiàn)一個(gè)自定義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并驗(yàn)證效果。

課程大綱????

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學(xué)完后你將收獲

如何通過(guò) PyTorch 實(shí)現(xiàn)各種場(chǎng)景下（多 GPU，TPU 等）的訓(xùn)練

如何利用 PyTorch 內(nèi)在的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)定義自己的網(wǎng)絡(luò)

如何利用 PyTorch 的 Tensor 運(yùn)算撰寫自己的網(wǎng)絡(luò)

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如何看課？

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的为什么机器学习工程师用PyTorch的多于TensorFlow？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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