如果你想掌握深度学习，就必须要学会一种框架，而TensorFlow和PyTorch框架是我们经常选择的两种主流。
但是我们发现在2019年，有大量学术研究人员从TensorFlow转投PyTorch。
势头来的有多么猛烈，让我们来看看2018与2019年的各大顶会对比吧：
从上图数据可以直观的看出：PyTorch只用了一年，便把弱势变成了压倒性优势。
可见，PyTorch正在快速增长，在学术圈中地位一路飙升，大有取代“老大哥”TensorFlow，成为机器学习框架No.1的势头。
为什么大家都选择Pytorch？
相比于TensorFlow
1、PyTorch 可替代NumPy，让你完全获得GPU加速带来的便利，以便可以快速进行数据预处理；
2、pytorch提供的变量可以自动更新，让你可以构建自己的计算图，充分控制自己的梯度；
3、TensorFlow是静态图，而pytorch是动态图，这意味着你可以随意的调用函数，使代码更简洁；
4、pytorch不仅可以设定学习速率，让它以特定规则进行变化。而且还有很多方便且开箱即用的工具；
因此，学Pytorch是你的不二选择。
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向我吐槽：
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》原作者：余霆嵩精心打造的口碑无敌、好评无数的
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