真香！一文洞悉 PyTorch 模型训练过程，彻底掌握 PyTorch
（文末重金招募导师）
在CVPR 2020会议接收中，PyTorch 使用了405次，TensorFlow 使用了102次，PyTorch使用数是TensorFlow的近4倍。
自2019年开始，越来越多的数据都表明PyTorch在学术界站稳了脚跟。
那 PyTorch 相比 TensorFlow 的优势又在哪里呢？
就框架本身来说：
上手快：掌握Numpy和基本深度学习概念即可上手
代码简洁灵活：用nn.module封装使网络搭建更方便；基于动态机制，更灵活
Debug方便：调试PyTorch就像调试Python代码一样简单
资源多：arXiv中新的算法大多有PyTorch实现
开发者多：GitHub上贡献者（Contributors）已超过1350+
但是，很多人仅仅是靠自学找资料或看官方文档，都是一知半解，根本不理解 PyTorch 的使用原理。所以大多数的小伙伴对 PyTorch 的深入认知只有30%，还有70%是没有真正掌握的，导致很多学习过的小伙伴经常吐槽：
思路不清晰、不理解函数、参数太多
框架重难点不易理解、不太懂参数的用法
底层原理了解不透彻，不实践很容易忘，实操能力差
不能灵活调用Api，耗费大量时间、精力
所以，如果你想深入细致了解使用 PyTorch 并快速高效地构建深度学习模型，那么——深度之眼携手《PyTorch模型训练实用教程》一书作者：余霆嵩 精心打造的口碑无敌、好评无数的
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代码作业+实战指导
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