在機器學習領域，面對各類復雜多變的業務問題，構建靈活易調整的模型是高階機器學習工程師必備的工作能力。然而，許多工程師還是有一個想法上的誤區，以為只要掌握了一種深度學習的框架就能走遍天下了。

事實上，在機器學習領域里沒有任何一種框架是能夠制霸整個行業的，每位機器學習工程師都必須同時掌握多種框架才能適應業務發展的需要。

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那么有沒有一種框架是相對來說更方便好用的呢？這個問題的答案是肯定的，在這里我就要為你推薦 PyTorch了。

不瞞你說，PyTorch 以它良好的擴展性和超高的實現速度，近年來已贏得了不少工程師的喜愛和贊賞。首先，PyTorch 支持 GPU，這就能夠顯著提升代碼的運行效率。同時，相比 TensorFlow 和 Caffe，PyTorch 擁有反向自動求導技術，讓你在調整自定義模型的時候不必從頭開始，幫助你節省不少的開發時間。

此外，PyTorch 的代碼還比 TensorFlow 的代碼更加簡潔直觀、友好易懂，堪稱是非常優質的學習案例，這也能幫助許多工程師更深度地理解機器學習。

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說到這里，不得不推薦極客時間 PyTorch 的小課了，眾微科技 AI Lab 負責人王然手把手教你上手 PyTorch。現在還有少量免費學習的名額哦！

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王然手把手教你上手 PyTorch

眾微科技 AI?Lab 負責人、阿姆斯特丹大學數學和計量經濟學雙碩士--王然，將從零開始手把手地帶你理解 PyTorch 的基本用法、模型訓練過程以及使用PyTorch Lighting?完成復雜邏輯，最后實現一個自定義的神經網絡并驗證效果。

課程大綱????

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學完后你將收獲

如何通過 PyTorch 實現各種場景下（多 GPU，TPU 等）的訓練

如何利用 PyTorch 內在的網絡架構定義自己的網絡

如何利用 PyTorch 的 Tensor 運算撰寫自己的網絡

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如何看課？

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總結

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？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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