无意间发现BAT总监总结的这套TensorFlow和PyTorch框架学习笔记（教程/PPT/代码）

作为一名AI工程师&＃xff0c;掌握一门深度学习框架是必备的生存技能之一。

自 TensorFlow 从 Google 中脱颖而出以来&＃xff0c;它在研究和商业领域成为最受欢迎的开源深度学习框架&＃xff0c;紧接着 从 Facebook 诞生的 PyTorch 由于社区推动的易用性改进和越来越广泛的用例部署&＃xff0c;而迅速赶上TensorFlow。

两个框架在当年一度备受争议&＃xff0c;TensorFlow和PyTorch谁更好&＃xff1f;

从去年校招开始到现在负责部门的面试&＃xff0c;从我手上流走的简历多多少少也有上百封了。

面试了很多候选人&＃xff0c;当问他们常用的深度学习框架时&＃xff0c;发现他们清一色的选择了&＃xff1a;PyTorch。

从各个方面可以看出&＃xff0c;经过这些年的发展&＃xff0c;PyTorch在学术圈的「垄断」地位基本已经站稳。

诚然&＃xff0c;比起TensorFlow&＃xff0c;大多数研究人员更偏爱PyTorch的API&＃xff0c;PyTorch设计更科学&＃xff0c;而TensorFlow自推出2.0版本后&＃xff0c;与TF 1.x 的API差异实在不小&＃xff0c;导致doc的阅读成本和版本适配成本都相当高。

如果是初学者&＃xff0c;无脑Pytorch就对了。社区资源多、开源代码多、上手也很简单&＃xff0c;各大厂商对Pytorch的支持也多(TensorRT、ONNX)。

其实框架的作用就是我们无需造轮子可以直接使用&＃xff0c;并且节省工作量&＃xff0c;对于Pytorch来说对研究友好、对训练友好、对白嫖大佬的开源代码也友好&＃xff0c;对模型部署也友好&＃xff0c;可以节省大把时间去做其他有意义的事情&＃xff0c;没有理由不使用Pytorch。

如果是工作了&＃xff0c;就看公司在用什么吧&＃xff0c;因为公司是面向需求的。

在业界&＃xff0c;无论算法性能有多好&＃xff0c;总归还是要上线的&＃xff0c;选择框架的时候便会考虑以下这些问题&＃xff0c;是否方便部署到线上&＃xff0c;支持多语言&＃xff0c;并且有较好的系统稳定性以及有非常多线上应用实例。

TF 1.x系列面世较早&＃xff0c;在学术界、工业界都有很深的积淀&＃xff0c;工业界由于项目更重&＃xff0c;牵一发而动全身&＃xff0c;因此目前很多项目仍然停留在TF 1.x&＃xff08;1.1x&＃xff09;上面。

像业界大多数支撑搜广推场景的模型&＃xff0c;还是用Tensorflow&＃xff0c;TensorFlow适合大规模部署&＃xff0c;特别是需要跨平台和嵌入式部署时。

至于延伸到选择哪个的问题&＃xff1a;

显而易见&＃xff0c;小孩子才做选择&＃xff0c;而我们都要学&＃xff0c;基本都要会用&＃xff0c;这样才能自己选择工具&＃xff0c;而不是工具挑选你。

然而&＃xff0c;我们通过调研发现&＃xff0c;80%的0-3岁互联网人没有系统的学习过Tensorflow、PyTorch方向&＃xff0c;缺乏项目实战&＃xff0c;处于比较浅层面的对比。

网上解读Tensorflow、PyTorch文章非常多但知识点零散&＃xff0c;学习起来抓不住重点。

最近整理一套深度学习框架必备的学习资料&＃xff0c;这套资料内容非常详尽全面&＃xff0c;课程通过讲解和实战操作&＃xff0c;带你从零开始训练网络&＃xff0c;做到独立搭建和设计卷积神经网络&＃xff08;包括主流分类和检测网络&＃xff09;&＃xff0c;并进行神经网络的训练和推理&＃xff08;涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多个主流框架&＃xff09;&＃xff0c;通过实战让你掌握各种深度学习开源框架。&＃xff08;资料已经全部整理好&＃xff09;

&＃xff08;资料内容过多&＃xff0c;仅截取部分&＃xff09;

上次已经给大家推荐过一次&＃xff0c;但微信有限制每天只能加100个人&＃xff0c;很多人反馈没有领到&＃xff0c;这次又申请到了100个名额&＃xff0c;速度领取&＃xff0c;手慢无&＃xff01;

由于工作需要&＃xff0c;这份教程我本人也在学习中&＃xff0c;虽然已经从事这个行业多年&＃xff0c;再看这份教程的时候&＃xff0c;仍然能查漏补缺&＃xff0c;收获满满&＃xff0c;我相信不管是AI入门&＃xff0c;还是已经具备了一定的工作经验&＃xff0c;这份学习资料&＃xff0c;都值得你去认真学习研究。

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&＃xff08;添加小助理人数较多&＃xff0c;请耐心等待&＃xff09;

该视频出品人是王小天&＃xff0c;目前就职于BAT之一&＃xff0c;AI算法高级技术专家&＃xff0c;法国TOP3高校双硕&＃xff08;计算机科学和数学应用双硕士&＃xff09;毕业。

工作期间主要负责人工智能业务线CV与NLP相关算法工作&＃xff0c;推进人机混合智能、语义分割、机器翻译、虹膜识别等模块的核心算法研究与优化。

对图像分类、物体检测、目标跟踪、自动驾驶、计算机体系结构等有深入的研究。

所有以上相关的的内容全部都已经打包好了&＃xff0c;汇总成了一份百度云的链接&＃xff0c;小贴心之处是怕有的兄弟没有买百度云会员的朋友&＃xff0c;能用2MB&＃43;/S的速度下载&＃xff0c;还特地给大家准备了下载工具。