专栏名称: 计算机视觉研究院

主要由来自于大学的研究生组成的团队，本平台从事机器学习与深度学习领域，主要在人脸检测与识别，多目标检测研究方向。本团队想通过计算机视觉战队平台打造属于自己的品牌，让更多相关领域的人了解本团队，结识更多相关领域的朋友，一起来学习，共同进步！

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计算机视觉研究院 · 公众号 · · 2020-10-09 18:14

正文

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在CVPR 2020会议接收中，PyTorch 使用了405次，TensorFlow 使用了102次，PyTorch使用数是TensorFlow的近4倍。

自2019年开始，越来越多的数据都表明PyTorch在学术界站稳了脚跟。

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 PyT orch 的使用原理。所以大多数的小伙伴对 P yT orch 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——深度之眼携手《 PyTorch模型训练实用教程 》一书 作者：余霆嵩 精心打造的口碑无敌、好评无数的

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