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高手问答第 185 期 —— 聊聊饱受 Pythoner 好评的深度学习框架 PyTorch
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OSCHINA 本期高手问答(1 月 10 日 - 1 月 16 日)我们请来了@tmux 陈云为大家解答关于深度学习框架 PyTorch 方面的问题。

陈云,Python 程序员、Linux 爱好者和 PyTorch 源码贡献者。主要研究方向包括计算机视觉和机器学习。“2017 知乎看山杯机器学习挑战赛”一等奖,“2017 天池医疗 AI 大赛”第八名。热衷于推广 PyTorch,并有丰富的使用经验,活跃于 PyTorch 论坛和知乎相关板块。

2016 年是属于 TensorFlow 的一年,凭借谷歌的大力推广,TensorFlow 占据了各大媒体的头条。2017 年年初,PyTorch 的横空出世吸引了研究人员极大的关注,PyTorch 简洁优雅的设计、统一易用的接口、追风逐电的速度和变化无方的灵活性给人留下深刻的印象。

作为一门 2017 年刚刚发布的深度学习框架,研究人员所能获取的学习资料有限,中文资料更是比较少。陈云长期关注 PyTorch 发展,经常在论坛上帮助 PyTorch 新手解决问题,在平时的科研中利用 PyTorch 进行各个方面的研究,有着丰富的使用经验。

本期问答内容:

  • PyTorch 的优势与特点
  • PyTorch 的学习之路
  • PyTorch 的奇技淫巧
  • PyTorch 使用注意事项

或者其它关于 PyTorch 的问题,也欢迎大家积极提问!

为了鼓励踊跃提问,@博文视点 会在问答结束后从提问者中抽取 5 名幸运会员赠予《深度学习框架PyTorch:入门与实践》一书。

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OSChina 高手问答一贯的风格,不欢迎任何与主题无关的讨论和喷子。

下面欢迎大家就 PyTorch 方面问题向@tmux  陈云提问,请直接回帖提问。

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局长
发帖于1周前 36回/2K+阅
共有36个答案 最后回答: 22小时前

@tmux 我对深度学习非常感兴趣,但是不知道如何入门?一直云里雾里

--- 共有 2 条评论 ---
1棵拼搏的寂静草 回复 @tmux : 感谢指点,后面找您提到的相关课程进行学习,早日入门 1周前 回复
tmux我的建议是完成一门课程(比如CS231n,Fast.ai,或者吴恩达的课程,或者沐神的gluon教程) 最关键的一点是:自己动手撸代码(千万要做作业) 1周前 回复

@tmux  请问深度学习对于人员本身的算法要求有多高(1-10)?如果不懂算法只懂开发能否进入深度学习这个领域?

--- 共有 3 条评论 ---
tmux 回复 @aires-sky : 深度学习能做的是理解你这句话:“请帮我打开微信”。具体的打开操作,需要你用`if` 这类的逻辑判断进行操作。 1周前 回复
aires-sky 回复 @tmux : 好的,非常感谢.再问一个问题:深度学习需要建立模型吗?比如我要识别一段语音:请帮我打开QQ/微信/office.那么这句话系统要识别,然后去做反应.大致应该是怎么去设计这个深度学习的模型呢?还是说有另外的解决方式. 1周前 回复
tmux深度学习比机器学习简单许多,对传统的算法几乎没有要求。 但是需要一定的数学基础(要求不高) “当你下定决心准备出发时,最困难的时刻就已经过去了” 1周前 回复

@tmux  我看了下你的github代码, 从风格迁移, 到RNN写诗都有,  

 如果是要做人脸识别, 左右眼和鼻子部位距离检测,你推荐用哪个框架比较好??

--- 共有 1 条评论 ---
tmux这个和框架无关,PyTorch也有不少这种开源代码。 比如https://github.com/1adrianb/face-alignment 1周前 回复
@tmux 你好,想请教一下Pytorch使用的场景和最佳实践是怎样的,谢谢。
--- 共有 1 条评论 ---
tmuxPyTorch非常适合研究和学习。十分灵活,简易。能快速实现模型。 最佳实践?这个一言难尽,书中第六章专门讲这个的。另外还讲如何在PyTorch中调试代码,可以参考一下。 第六章的部分内容,我发表在https://zhuanlan.zhihu.com/p/29024978 1周前 回复

@tmux

1. 入门机器学习,选用TensorFlow或PyTorch,除了结合业务场景,还需要考虑什么特性,决定选用框架?

2. 搞机器学习使用Java系的框架(DL4J),还是用Python系的方便?

--- 共有 1 条评论 ---
tmux入门肯定是PyTorch,业务场景看你工作公司的具体业务。会一门框架,再学其它框架都不难。 机器学习,java,那DL4J更适合。 1周前 回复

@tmux 您好!我有几个问题想咨询一下:

1. 相比Caffe和TensorFlow,PyTorch的优势在哪里?

2. PyTorch执行效率如何?是否也能支持GPU运算?

3.《深度学习框架PyTorch:入门与实践》对于初学者而言,需要掌握哪些理论知识?

--- 共有 3 条评论 ---
tmux 回复 @myw31415926 : cs231n(有中文版字幕),只要看完前几节课就差不多了。另外推荐早几篇不错的博客,对比着学习。 1周前 回复
myw31415926 回复 @tmux : 谢谢。关于基础知识(卷积+梯度+优化器)能否推荐一些网址或书籍? 1周前 回复
tmux1. PyTorch 直观,简洁。就复杂度而言,PyTorch就像Python,Caffe像C,TensorFlow像C++ 2. PyTorch效率很快,因为封装很少,几乎就是直接调用cudnn。 3. 需要掌握基本的深度学习知识(卷积+梯度+优化器等)如果你有过其它框架的经验,那么上手完全无难度。 1周前 回复
我想入门深度学习领域,请问小白要看什么书,学什么算法?或者混哪里比较好?英文不太好的
--- 共有 1 条评论 ---
tmux我当初看的是CS231n的课程,花了两三个月时间。如果是想速成,可以看一些简单一点的课程。不论是什么课程,都要好好推导里面的公式(很少)和做作业。深度学习里面算法并不多,大多应该算是知识。比如卷积是如何运算的,batchnorm,激活函数,优化器,反向传播等。英文不好别怕,配合着翻译用,基本能够看懂。cs231n有中文版字幕。 1周前 回复
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