總有人在後臺問我，如今 TensorFlow 和 PyTorch 兩個深度學習框架，哪個更流行？
就這麼說吧，今年面試的實習生，問到常用的深度學習框架時，他們清一色的選擇了「PyTorch」。
這並不難理解，這兩年，PyTorch 框架憑藉著對初學者的友好性、靈活性，發展迅猛，幾乎佔據了深度學習領域的半壁江山。比起 TF 的框架環境配置不相容，和 Keras 由於高度封裝造成的不靈活，PyTorch 無論是在學術圈還是工業界，都相當佔優勢。不誇張地說，
掌握了 PyTorch ，就相當於走上了深度學習、機器學習的快車道。
那麼，PyTorch 為什麼這麼強？
首先，PyTorch 的命令式的程式設計風格，這對使用者很友好。
PyTorch 設計得更科學，不必像 TF 那樣，還要在各種 API 之間做切換，操作便捷。程式碼可讀性也更強，能讓人把注意力集中在問題本身而不是實現。一個 layer 也只對應一種函式，不用去糾結應該學習哪個。
其次，PyTorch 的易用性更好，而且生態起來了，大部分論文開源都是用 PyTorch。
PyTorch各種開發版本都能向下相容，環境配置和網路搭建分分鐘拿下。而且 PyTorch 跟 NumPy 風格比較像，輕易就能和Python 生態整合起來，開發者掌握了NumPy跟基本的深度學習概念就能上手。
還有，PyTorch 在 debug 程式碼的過程也十分方便，可以隨時輸出中間向量結果。
使用 PyTorch 就像在 Python 中使用 print 一樣簡單，只要把一個 pdb 斷點扔進 PyTorch 模型裡，直接就能用了。
而且 PyTorch 的應用範圍越來越廣，不僅能夠幫你實現模型和演算法，快速完成深度學習模型部署，提供高併發服務，還可以輕鬆去實現影象生成、文字分析、情感分析這樣的有趣實驗。
從下面這張圖就可以看出，它的技術迭代速度，還有生態發展速度都是非常迅猛的。
趨勢圖
現在，越來越多的大公司都在使用 PyTorch，
很多大廠招聘中，跟演算法相關的崗位，也同樣會要求你熟練使用 PyTorch 等工具。
PyTorch這麼多優點，要如何高效入門？
在我看來，好的學習資料至少要滿足 2 點：
一站式學習 + 樣例導向
。
不僅能給出知識體系、線索，掰開揉碎了講清楚。在此基礎上，還要根據實際的案例，上手實操，練過、犯過錯，才能懂其中的訣竅，而不是輸出一些死記硬背的概念。
當然，想滿足這個條件的課程，需要老師有長時間的打磨和深厚的功底。最近刷到
方遠
寫的
《PyTorch深度學習實戰》
專欄， 看了更新的幾篇，有豐富的程式碼和實戰案例，還有
一線實操的踩雷點，以及使用心得，感覺不錯，分享個他整理的學習圖譜。
完整跟下來，你能獲得這樣一個從
「具體問題 → 找合適的演算法與模型 → 自主解決問題」完整技術框架
。而熟練使用 PyTorch 工具，解決自己的問題，只是這個專欄要實現的一個小目標。
除了交付
系統的 PyTorch 技術學習框架
，專欄還從實際需求出發，原理 + 實操，
傳遞在深度學習這條路上的經驗思考
。更重要的是，這個專欄會
給你分析問題的能力和和解決問題的方法
，讓你懂得怎樣去
最佳化你自己的演算法與模型
。
這課剛上線，早鳥特惠 + 隱藏口令「PyTorch66」，僅需￥89，購買後永久有效，推薦給你。
早鳥特惠
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說說作者方遠
「
方遠
」，目前在國際知名網際網路公司 Line China 擔任
資料科學家
，主要從事計算機視覺與自然語言處理的研發工作，在深度學習領域，可是名副其實的 KOL。
他還曾先後在百度和騰訊任職
高階演算法研究員
。精通 PyTorch 與 TensorFlow 框架，以及 Bert、EfficientNet、SSD、DeepLab 等主流深度學習演算法。為公司內部千億級別流量的運營稽核業務，提供穩定高效的深度學習服務。也為公司移動終端產品提供可離線執行、實時、高精度的計算機視覺服務。
在機器學習與深度學習的研究和應用領域已有10 年的積累
。
這樣的大佬能來開課，把自己的心法毫不保留的分享出來，讓普通人都可以接觸到，學習到，真的是多少錢都買不到的。
一個好的“老師傅”要比自學效果好得多
，對於想在機器學習領域快速提升自己的同學，不要錯過。
再說說為什麼推薦這個專欄。
我很看重的一點，專欄不會“羅列”特別多的公式、複雜的推理、大量的程式等，而是把原理詳解 + 動手實操，有的放矢。在帶領解決問題的過程中幫助你吃透知識點，舉一反三。
課程設計遵循從入門到精通，
共 27 講，分為 3 個遞進的部分
。
基礎篇
簡要介紹 PyTorch 的發展趨勢與框架安裝方法，以及 NumPy 的常用操作。我們約定使用 PyTorch 1。9。0 版本，還會給你詳細講解安裝跟常用程式設計工具。
模型訓練篇
想快速掌握一個框架，就要從核心模組入手。在這個部分，詳解了自動求導機制、訓練過程視覺化、分散式訓練等模組，帶你看看 PyTorch 能給我們提供怎樣的幫助。透過這部分的學習，你就能基於 PyTorch 搭建網路模型了。
實戰篇
整個專欄都是圍繞 PyTorch 框架在具體專案實踐中的應用來講的，最後還會結合當下流行的影象與自然語言處理任務，串連前面兩個模組的內容，為你深入講解 PyTorch 如何解決實際問題。
有多幹貨，來看看目錄。
一個體系的課程，勝過 100 篇所謂的乾貨文。市面上關於 PyTorch 的課良莠不齊，能像方遠這樣
帶你從 0 到 1 構建知識體系，結合實戰吃透 PyTorch
的，確實不多了。推薦給想要進入深度學習領域或想對深度學習更進一步的朋友，真的很值得一看。
最後再和大家強調一下：
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