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PyTorch学习—1.深入浅出PyTorch（如何学习PyTorch）

文章目录

      • 一、为什么学习PyTorch
      • 二、着重学习哪些知识
      • 三、如何学习与掌握PyTorch
      • 四、PyTorch的学习路径

一、为什么学习PyTorch

  PyTorch日益增长的发展速度与深度学习时代的迫切需要。
PyTorch学习—1.深入浅出PyTorch（如何学习PyTorch）_第1张图片
同时，PyTorch在Google搜索频次与期刊论文的引用频次得到了迅猛的增长。
  PyTorch优点如下：

  • 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;基于动态图机制，更灵活
  • Debug方便:调试PyTorch就像调试Python 代码一样简单
  • 文档规范:https://pytorch.org/docs/可查各版本文档
  • 资源多:arXiv中的新算法大多有PyTorch实现
  • 开发者多: GitHub上贡献者(Contributors)已超过1350+
  • 背靠大树: FaceBook维护开发

二、着重学习哪些知识

  PyTorch定位:深度学习框架，实现深度学习模型算法。想要PyTorch实现模型训练，需要以下几个方面：

  1. 数据
    如何把数据从硬盘读到内存?
    如何组织数据进行训练?
    图片如何预处理及数据增强?
  2. 模型
    如何构建模型模块?
    如何组织复杂网络?
    如何初始化网络参数?
    如何定义网络层?
  3. 损失函数
    如何创建损失函数?
    如何设置损失函数超参数?
    如何选择损失函数?
  4. 优化器
    如何管理模型参数?
    如何管理多个参数组实现不同学习率?
    如何调整学习率?
  5. 迭代训练
    如何观察训练效果?
    如何绘制Loss/Accuray曲线?
    如何用TensorBoard分析?
  6. 模型应用
    如何进行图像分类?
    图像分割?
    目标检测?
    对抗生成?
    循环网络?

三、如何学习与掌握PyTorch

  勤动手、成体系、多总结。

四、PyTorch的学习路径

  1. PyTorch基础概念
  2. PyTorch数据处理
  3. PyTorch模型搭建
  4. PyTorch损失优化
  5. PyTorch训练过程
  6. PyTorch正则化
  7. PyTorch训练技巧
  8. PyTorch模型实战

如果对您有帮助，麻烦点赞关注，这真的对我很重要！！！如果需要互关，请评论或者私信！
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