心法利器[24] | 以pytorch为例看我怎么自学新技术的

【心法利器】

本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会，与大家一起成长。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。

往期回顾

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• 心法利器[23] | 算法在岗3年小结：学习成长篇

很多时候，由于项目的原因，我们需要快速学习新内容，工作中这种场景非常常见，正好遇上这次，我就和大家简单聊聊这个怎么学并且快速利用起来。

先简单聊思路

首先明确需求，就是快速学一个东西，让我们能快速完成工作任务。好了来看我的学习思路是什么样的。

• 官方文档尝试看有没有，当然有中文版最好，跨速过一遍，尤其是get-started部分。

• 了解基本原理和工具的设计思路后，开始例子，最好是自己熟悉的任务的例子，自己尝试重现一遍。

• 可以开始干活，如果有开源代码优先搬代码，边干活边百度谷歌协助完成。

• 活完成后开始总结整理，做好笔记，如果有必要完整系统地再学一遍，或者是阅读一遍官方API文档。

get-started学习

这一步的目标是让你理解你需要学的技术具体是什么，他的设计思路和使用方法是什么样的，这个其实就和看一个新玩意的使用说明是一样的，怎么安装，怎么使用，能理解就能开始用了，甚至有的时候没自习看说明书只是大概翻翻就能用。

pytorch我理解是一个和tensorflow平行的一种深度学习建模和应用工具，具有完整的一套建模、训练、测试、保存上线流程的框架，由于自己了解tensorflow，所以对pytorch的功能和预期都是比较明确的，同时由于很多领域都有对他的应用，因此学习信心还是比较足的，不会有什么“学了没用”之类的心态。

OK，然后是入门资料，我毫不犹豫选的就是官方文档，官方文档出自作者，“知子莫如父”，官方文档总能给我们一些提升和思路，有意思的是我不仅找到了官方文档，还找到了中文翻译版，虽说英文版的原汁原味更能体现作者的思路，但是对需要快速应用的我来说，中文版更适合我（注意这里我会有考虑我的学习目标的，要明确自己的目标）：https://gitee.com/xiaojinchuan/pytorch-handbook/tree/master。

这里我只看了第一章，第一章已经足够我了解最主干的内容了，张量、层定义、模型定义、训练和预测，这些基本结构能搞定，我就知道具体怎么用了。

给自己来一个例子

对一个东西有一定初步理解后，在上手干活之前还是需要检验一下自己是否学好了，另一方面也是提前踩坑，看看自己什么部分没理解好后者是有什么问题是官方文档没提到的，再者是官方文档入门部分给的都是代码片段，但是实际工程使用的时候其实不一定是这么写的，所以看一个完整项目会更好一些。

我选择的是自己比较熟悉的textcnn，一个比较经典的文本分类项目，我也从网上（em...就是百度）找到了大量用来练手的textcnn项目，感觉很多人和我想的一样哈哈哈。找到一个比较喜欢的后，就开始照着写吧，这时候没有照搬代码，而是一行一行跟着写，这样更能看出里面的细节和问题。

这个例子跑通后，还可以和tensorflow的PK一下看看效果差距大不大，能达到基线算过关但是如果效果上有差距可以开始找找不同，看看那有没有什么问题。

开始干活

开始干活这个没什么好说的，有了上面例子的锻炼，相信自己的能力已经能达到能干活的水平，毕竟textcnn是自己写的，问题就不大。

当然，干活本身而言，首先要想到的是有没有什么能搬代码的东西，如果网上已有且开源协议允许，那就大大方方的用，如果没有那就只能从无到有自己写了，但注意在拆解后如果还是有的话还是推荐直接搬代码的，毕竟效率比较高的。

如果运气不好真没有代码搬，还是建议大家大胆写大胆跑代码，出了问题及时通过报错信息处理，随着熟练度提升，其实踩的坑会越来越少，解决起问题来也会越来越得心应手。

总结整理

一般的项目需求都会有比较明确时间计划，时间大都比较着急，没有时间深入学习，是正常的，但是在项目差不多结束后我们总要花点时间来复盘和整理，这段时间是非常适合总结和沉淀的，这个时候再回头整理这些坑，这些踩平的坑后面就不要再让他坑自己了，有这些经验，下次按道理应该要比较轻松，另一方面有些东西是学不完补充不完的，例如tensorflow每次项目总结我总有不同的收获，且API文档里总能有我想不到的点，总结下来成为自己的东西，这就是一些别人很难想到但是自己知道的知识了。

小结

正好在学习一项新技术，有些人提到我对学习的看法和思路，我就总结了这篇，也算是对自己的技术成长的一个思路梳理吧，有比较稳定可靠的学习策略，能让自己的成长事半功倍。