如何用PyTorch，架构更高效的人工智能？| 极客时间

发布时间：2023-04-01 09:39:37 所属栏目：外闻来源：

导读：现在是机器学习 ( ML ) 和人工智能 ( AI ) 的黄金时代，人工智能模型的新方法和用例持续增加。而 PyTorch 作为最流行的深度学习框架，与 AI 密切相关。

它提供了简单易用的 API，可以帮助研究人员和开发人员快速构

现在是机器学习 ( ML ) 和人工智能 ( AI ) 的黄金时代，人工智能模型的新方法和用例持续增加。而 PyTorch 作为最流行的深度学习框架，与 AI 密切相关。

它提供了简单易用的 API，可以帮助研究人员和开发人员快速构建和测试新的深度学习模型，从而推动 AI 技术的发展；
PyTorch 还支持自动微分，可以大大简化训练过程，并使神经网络的调整和优化更加容易。
所有这些特性使得 PyTorch 成为开发人员和研究人员的首选框架之一，也是推动 AI 发展的重要工具之一。

大部分人选择使用 PyTorch 最大的原因就是它简单的易用性和更好的性能。简单的调试和一套优秀的简单 API 就能使我们轻松驾驭 PyTorch。

这并不难理解，比起 TF 的框架环境配置不兼容，和 Keras 由于高度封装造成的不灵活，PyTorch 无论是在学术圈还是工业界，都相当占优势。不夸张地说，掌握了 PyTorch ，就相当于走上了深度学习、机器学习的快车道。

PyTorch 的应用范围越来越广，不仅能够帮你实现模型和算法，快速完成深度学习模型部署，提供高并发服务，还可以轻松去实现图像生成、文本分析、通过情感分析这样的一个有趣神奇的实验。

现在，越来越多的大公司都在使用 PyTorch，很多大厂招聘中，跟算法相关的岗位，也同样会要求你熟练使用 PyTorch 等工具。

在我看来，好的学习资料至少要满足 2 点：一站式学习 + 样例导向。

不仅能给出知识体系、线索，掰开揉碎了讲清楚。在此基础上，还要根据实际的案例，上手实操，练过功、犯过错，才能懂其中的诀窍，而不是输出所谓的一些需要死记硬背的概念。

当然，想要满足这个条件的课程，需要老师有长时间的打磨和深厚的功底。最近二刷了方远写的《PyTorch 深度学习实战》专栏，专栏已经完结，有丰富的代码和实战案例，还有一线实操的踩雷点，以及使用心得，这里分享一下他整理的学习图谱。

完整跟下来，你能获得这样一个从「具体问题 → 找合适的算法与模型 → 自主解决问题」的完整技术框架。而熟练使用 PyTorch 工具，解决自己的问题，只是这个专栏要实现的一个小目标。

除了交付系统的 PyTorch 技术学习框架，专栏还从实际需求出发，原理 + 实操，传递在深度学习这条路上的经验思考。更重要的是，这个专栏会给你分析问题的能力和和解决问题的方法，一定要让你从根本上懂得怎样去创造性地优化你自己的算法与自然语言处理模型。

他还曾先后在百度和腾讯任职高级算法研究员。精通 PyTorch 与 TensorFlow 框架，以及 Bert、EfficientNet、SSD、DeepLab 等主流深度学习算法。为公司内部千亿级别流量的运营审核业务，提供稳定高效的深度学习服务。也为公司移动终端产品提供可离线运行、实时、高精度的计算机视觉服务。在机器学习与深度学习的研究和应用领域已有 10 年的积累。

专栏简约而不简单，不会“罗列”特别多的公式、复杂的推理、大量的程序等，而是把原理详解+ 动手实操，有的放矢。在带领你解决问题的过程中帮助你吃透知识点，举一反三。

（编辑：汽车网）

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