目前人工智慧在各行各業的熱度不斷攀升，相關機器學習框架的學習也被很多人提上日程。那我們要去學哪種框架呢，是 Pytorch 還是 Tensorflow？又該如何去學習呢？
學習機器學習的同學在基本瞭解相關的專業知識以後，面臨的一個關鍵問題就是如何去把知識運用到實際的環境中去。
如果從零開始不借助前人的經驗，自己去獨立完成一個機器學習模型的建立，這個過程對新手來說無疑是過分苛責了。
畢竟理解原理和把原理轉化為電腦識別的程式語言，這兩者的差距可大太多了。
這也是為什麼我們要去學習相關的軟體和框架的原因， PyTorch和Tensorflow 都是機器學習的相關框架，但是PyTorch 對新手來說相對友好很多。
就我個人的瞭解而言，PyTorch 在學術界用的相對更多，對於之前沒有接觸過深度學習框架的人，Pytorch 也無疑是入門的首選。
想要入門 PyTorch ，最重要的一點就是運用PyTorch 去解決問題，這也是網上很多人推薦 PyTorch 60題的原因。
我最開始接觸 PyTorch 是在貪心科技機器學習中級班裡面，第十六章介紹了 PyTorch 的使用。
PyTorch 入門的資料其實挺多的，像 pytorch123 網站的一些中文教程，基本看一遍就會對框架本身有一個相對的認識。
而且這個網站還從安裝開始一步一步的教你，強化教程裡還有些相關的案例。比如聊天機器人，深度學習和NLP中PyTorch的使用等等。
或者說可以去看些相關的書籍，比如我最近看的《深度學習框架PyTorch快速開發與實戰》，裡面對PyTorch會有基本介紹，以及會介紹相關的例項去做卷積神經網路和對抗神經網路以及Seq2seq自然語言處理等等。
但是上面的網站教程，或者自己看書的話理解起來還是會比較淺顯一點，而且看這些教程也需要有相關的基礎知識。如果對知識不瞭解，還是需要看些機器學習的相關課程的。
我記得貪心科技的機器學習課程就是在講解完神經網路的基礎課程以後介紹PyTorch的使用的，先對Tensor張量進行了介紹，而後從零搭建了一個神經網路模型。
如果覺得自己基本知識掌握的差不多了，而且對很多模型的概念也比較清楚了，可以考慮直接下載下來框架跑個神經網路的模型試一試手。
從資料的構造、模型的構造、最佳化相關的設定和模型訓練幾個方面對PyTorch進行操作，熟系相關模型的建立過程，在實際應用中去加深對框架本身的認識，這種方式相比於看書或者看影片會讓我們理解的更深入一點。
PyTorch 也算是一個軟體，與其他的電腦軟體類似，如果能去讀讀官方的教程文件當然更好，就算說官方的讀不了，去看看Github上大家整理過的也是ok的。
總而言之，入門還是不難的，只要自己想去找資源，不管是去看相關文件，還是說去找一找網課資源，現在網際網路平臺那麼發達，一定有渠道的。
可能想去更深的做專案的話，就需要有人帶著了，我後來參加貪心科技機器學習高階訓練營的課程，又對神經網路、貝葉斯深度學習這些知識進行了新的認識，在老師帶領下參與進專案中去，才對這些機器學習的這些框架有了更深層次的認識吧。
想學習就去找資源嘛，坑都要自己踩，知識才能成為自己的。
