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从PyTorch诞生至今，它与TensorFlow孰优孰劣的口水战就从来没有挺过。

如今，PyTorch已经在学术论文圈对TensorFlow形成碾压的态势。

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，那么推荐你来学习「深度学习Pytorch框架班」，仅需298元。

（只要你试听一节课，你就会知道这是一门零差评的好课。它不仅教你怎么学PyTorch，还帮你正确入门深度学习）

PyTorch课程基于实战讲解PyTorch基本概念，依模型训练过程所涉及到的五大模块进行学习

系统跟班从环境搭建到项目实战，让你0基础熟练掌握PyTorch、入门深度学习。

01

「深度学习Pytorch框架班」的优势

在课程启动之前，老师会分享学习PyTorch的学习经验和学习必备知识，并且从整体上帮你规划学习框架和路径，使你以最高效的方式进行学习！

适合小白入门的PyTorch安装指南，超口碑教学视频，通过现场演示+ppt重点说明，详细教学，顺利安装，解决入学门槛。

通过超细致的讲解，兼顾理论和实践的结合实践，帮助我们彻底能实现经典神经网络的复现。同时还涉及PyTorch的源码以及分析，提高你对PyTorch机制的深入认知。

每节课均设计合理的代码作业，让你从作业中理解以及加深所学知识，同时配以课后跟踪服务，解决你的拖延症，另外群内交流可以发现更多知识点。

02

「深度学习Pytorch框架班」课程大纲

模块一1、PyTorch简介
2、环境配置
3、Pycharm
4、anaconda
5、安装PyTorch
6、测试
7、PyTorch的数据结构--Tensor和Variable
8、PyTorch的自动微分--autograd
9、PyTorch的nn模块--逻辑回归
- 作业讲解:
- Tensor操作
- 实现自动微分
- 采用nn实现逻辑回归分类器
模块二10、DataSet与DataLoader
11、让PyTorch读取自己的数据
12、数据预处理及从硬盘到模型
13、数据增强的二十二种模块
- 作业讲解:
- 构建DataSet读取自己的数据
- 实现数据增强
模块三14、模型搭建要素及sequential
15、常用网络层介绍及使用
16、模型参数初始化方法--十种
17、卷积神经网络Lenet-5搭建及训练
- 作业讲解:
- 采用sequential和非sequenial构建Lenet-5进行图像分类
- 采用不同初始化方法对Lenet-5参数初始化
模块四18、特殊的Module--Function
19、损失函数讲解--十七种
20、优化器讲解--十种
21、学习率调整策略--六种
- 作业讲解:
- 手算并对比PyTorch损失函数
- 构建一个优化器并打印其属性
- 实现学习率调整策略并打印学习率变化
模块五22、TensorBoard介绍
23、Loss及Accuracy可视化
24、卷积核及特征图可视化
25、梯度及权值分布可视化
26、混淆矩阵及其可视化
27、类激活图可视化(Grad-CAM)
- 作业讲解:
- 采用Tensorborad对Lenet-5的loss、accuracy和混淆矩阵进行可视化
- 对AlexNet的卷积核及特征图可视化
- 采用Grad-CAM对Lenet-5进行类激活图可视化
模块六28、过拟合正则化
29、L1和L2正则项
30、Dropout
31、Batch Normalization
32、module.eval()对dropout及BN的影响
- 作业讲解:
- 采用L1和L2对逻辑回归进行正则化，并采用TensorBoard对权值分布进行对比;
- 对Lenet-5采用dropout及BN，并理解module.eval()原理
模块七33、迁移学习之--模型Finetune
34、模型保存与加载
35、Early Stop
36、GPU使用一-调用、选择、模型保存与加载
- 作业讲解:
- 采用10分类模型进行2分类Finetune;
- GPU模型训练与加载
模块八37、图像分类实战--ResNet18
38、图像分割实战--Unet
39、图像目标检测实战--YOLOV3
40、图像生成对抗网络实战--GAN
41、递归神经网络实战--RNN/LSTM
- 项目:采用自己的数据实现上述5种模型
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关键词：RCH 手把手 Sequential accuracy Variable

谢谢分享呀

谢谢分享，好文推荐，认真学习。