公衆號後臺回覆關鍵字：pytorch，獲取項目github地址。css
一， Pytorch🔥 or TensorFlow2 🍎git
先說結論:github
若是是工程師，應該優先選TensorFlow2.web
若是是學生或者研究人員，應該優先選擇Pytorch.算法
若是時間足夠，最好TensorFlow2和Pytorch都要學習掌握。微信
理由以下：markdown
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1，在工業界最重要的是模型落地，目前國內的大部分互聯網企業只支持TensorFlow模型的在線部署，不支持Pytorch。 而且工業界更加註重的是模型的高可用性，許多時候使用的都是成熟的模型架構，調試需求並不大。網絡
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2，研究人員最重要的是快速迭代發表文章，須要嘗試一些較新的模型架構。而Pytorch在易用性上相比TensorFlow2有一些優點，更加方便調試。 而且在2019年以來在學術界佔領了大半壁江山，可以找到的相應最新研究成果更多。架構
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3，TensorFlow2和Pytorch實際上總體風格已經很是類似了，學會了其中一個，學習另一個將比較容易。兩種框架都掌握的話，可以參考的開源模型案例更多，而且能夠方便地在兩種框架之間切換。框架
二，本書📖面向讀者 👼
本書假定讀者有必定的機器學習和深度學習基礎，使用過Keras或TensorFlow或Pytorch搭建訓練過簡單的模型。
對於沒有任何機器學習和深度學習基礎的同窗，建議在學習本書時同步參考閱讀《Python深度學習》一書的第一部分"深度學習基礎"內容。
《Python深度學習》這本書是Keras之父Francois Chollet所著，該書假定讀者無任何機器學習知識，以Keras爲工具，
使用豐富的範例示範深度學習的最佳實踐，該書通俗易懂，全書沒有一個數學公式，注重培養讀者的深度學習直覺。。
《Python深度學習》一書的第一部分的4個章節內容以下，預計讀者能夠在20小時以內學完。
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1，什麼是深度學習
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2，神經網絡的數學基礎
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3，神經網絡入門
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4，機器學習基礎
三，本書寫做風格 🍉
本書是一本對人類用戶極其友善的Pytorch入門工具書，Don't let me think是本書的最高追求。
本書主要是在參考Pytorch官方文檔和函數doc文檔基礎上整理寫成的。
儘管Pytorch官方文檔已經至關簡明清晰，但本書在篇章結構和範例選取上作了大量的優化，在用戶友好度方面更勝一籌。
本書按照內容難易程度、讀者檢索習慣和Pytorch自身的層次結構設計內容，按部就班，層次清晰，方便按照功能查找相應範例。
本書在範例設計上儘量簡約化和結構化，加強範例易讀性和通用性，大部分代碼片斷在實踐中可即取即用。
若是說經過學習Pytorch官方文檔掌握Pytorch的難度大概是5，那麼經過本書學習掌握Pytorch的難度應該大概是2.
僅如下圖對比Pytorch官方文檔與本書《20天吃掉那隻Pytorch》的差別。
四，本書學習方案 ⏰
1，學習計劃
本書是做者利用工做之餘大概3個月寫成的，大部分讀者應該在20天能夠徹底學會。
預計天天花費的學習時間在30分鐘到2個小時之間。
固然，本書也很是適合做爲Pytorch的工具手冊在工程落地時做爲範例庫參考。
2，學習環境
本書所有源碼在jupyter中編寫測試經過，建議經過git克隆到本地，並在jupyter中交互式運行學習。
爲了直接可以在jupyter中打開markdown文件，建議安裝jupytext，將markdown轉換成ipynb文件。
#克隆本書源碼到本地,使用碼雲鏡像倉庫國內下載速度更快
!git clone https://gitee.com/Python_Ai_Road/eat_pytorch_in_20_days
#建議在jupyter notebook 上安裝jupytext，以便可以將本書各章節markdown文件視做ipynb文件運行
!pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U jupytext
#建議在jupyter notebook 上安裝最新版本tensorflow 測試本書中的代碼
!pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U torch torchvision torchtext torchkeras
如下是測試環境的範例
import torch
from torch import nn
print("torch version:", torch.__version__)
a = torch.tensor([[2,1]])
b = torch.tensor([[-1,2]])
c = a@b.t()
print("[[2,1]]@[[-1],[2]] =", c.item())
輸出以下
torch version: 1.5.0[[2,1]]@[[-1],[2]] = 0
五，鼓勵和聯繫做者 🎈🎈
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若是對本書內容理解上有須要進一步和做者交流的地方，能夠在公衆號後臺回覆關鍵字：加羣，加入讀者交流羣和你們討論。
公衆號後臺回覆關鍵字：pytorch，獲取項目github地址。
本文分享自微信公衆號 - Python與算法之美（Python_Ai_Road）。
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