每天2小时，吃透 985博士总结的这份保姆级TensorFlow + PyTorch笔记（20G高清/PPT/代码)...

偏执的太偏执、 2022-10-09 15:24 37阅读 0赞

作为一名AI工程师，**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，它在研究和商业领域成为最受欢迎的开源深度学习框架，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，而迅速赶上TensorFlow。

**两个框架在当年一度备受争议，TensorFlow和PyTorch谁更好？**

从去年校招开始到现在负责部门的面试，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，当问他们常用的深度学习框架时，发现他们清一色的选择了：**PyTorch。**

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

诚然，比起TensorFlow，大多数研究人员更偏爱PyTorch的API，PyTorch设计更科学，而TensorFlow自推出2.0版本后，与TF 1.x 的API差异实在不小，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，无脑Pytorch就对了。**社区资源多、开源代码多、上手也很简单，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**，并且**节省工作量**，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，对**模型部署**也友好，可以**节省大把时间**去做其他有意义的事情，没有理由不使用Pytorch。

如果是工作了，就看公司在用什么吧，**因为公司是面向需求的**。

在业界，无论算法性能有多好，总归还是要上线的，选择框架的时候便会考虑以下这些问题，是否方便部署到线上，支持多语言，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，**在学术界、工业界都有很深的积淀，**工业界由于项目更重，牵一发而动全身，因此目前很多项目仍然停留在TF 1.x（1.1x）上面。

像业界大多数支撑搜广推场景的模型，还是用Tensorflow，**TensorFlow适合大规模部署，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：

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

然而，我们通过调研发现，80%的0-3岁互联网人没有系统的学习过Tensorflow、PyTorch方向，**缺乏项目实战，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，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，这套资料内容非常详尽全面，课程通过讲解和实战操作，**带你从零开始训练网络，做到独立搭建和设计卷积神经网络**（包括主流分类和检测网络），并进行神经网络的训练和推理（涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多个主流框架），**通过实战让你掌握各种深度学习开源框架。**（资料已经全部整理好）

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（资料内容过多，仅截取部分）

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

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该视频出品人是王小天，**目前就职于BAT之一**，AI算法高级技术专家，法国TOP3高校双硕（计算机科学和数学应用双硕士）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，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。

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