2020,从TF Boy 变成 Torch User

共 867字,需浏览 2分钟

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2020-10-09 14:11



从去年开始,笔者就逐渐从一名TF Boy转向了Torch User,日常工作和学习都使用PyTorch作为首选框架。如今对于PyTorch虽然算不上很熟悉,但其基本特性已经很了解了。


前段时间给自己定了个阅读PyTorch源码计划,结果读了没几天就被各种事情给打乱了,打算节后重新开始读起。


PyTorch框架源码代码量(75万行):


因为TensorFlow和Keras都用过,总体而言PyTorch给人的感觉来说更加丝滑,结构和模块都非常清晰,这对于深度学习这种代码结构比较固定的项目来说,非常易于上手和熟悉其特性。但想要做到精通和通读源码仍然有一定难度。


PyTorch这两年才逐渐赶上来,之前基本上都是TensorFlow一家独大,虽然目前工业界落地大多还都是TensorFlow,但PyTorch近年来上升势头迅猛,随着PyTorch越来越好用,而TensorFlow API越改越臃肿,越来越多的人开始转向PyTorch。


这里对公众号之前写的PyTorch原创文章系列做个汇总,供大家参考。后期会逐渐增加深度学习框架方面的理论和实践文章。


PyTorch快速上手:

深度学习第23讲:PyTorch入门及快速上手指南


PyTorch 数据导入特性:

用Keras写出像PyTorch一样的DataLoader方法

PyTorch数据Pipeline标准化代码模板


PyTorch 训练可视化工具:

PyTorch深度学习训练可视化工具tensorboardX

PyTorch深度学习训练可视化工具visdom


PyTorch 模型部署:

基于C++的PyTorch模型部署



往期精彩:

【原创首发】机器学习公式推导与代码实现30讲.pdf

【原创首发】深度学习语义分割理论与实战指南.pdf


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