如何用PyTorch，构建更高效的人工智能？| 极客时间

现在是机器学习 ( ML ) 和人工智能 ( AI ) 的黄金时代，人工智能模型的新方法和用例持续增加。而 PyTorch 作为最流行的深度学习框架，与 AI 密切相关。

PyTorch 框架发展迅猛，现在可以说几乎占据深度学习框架的半壁江山：

• 它被广泛用于构建和训练神经网络，包括图像分类、语音识别、自然语言处理等应用；
• 它提供了简单易用的 API，可以帮助研究人员和开发人员快速构建和测试新的深度学习模型，从而 推动 AI 技术的发展；
• PyTorch 还支持自动微分，可以大大简化训练过程，并使神经网络的调整和优化更加容易。

所有这些特性使得 PyTorch 成为开发人员和研究人员的首选框架之一，也是推动 AI 发展的重要工具之一。

大部分人选择使用 PyTorch 最大的原因就是它简单易用性和更好的性能。简单的调试和一套优秀的简单 API 就能使我们轻松驾驭 PyTorch。

这并不难理解，比起 TF 的框架环境配置不兼容，和 Keras 由于高度封装造成的不灵活，PyTorch 无论是在学术圈还是工业界，都相当占优势。不夸张地说，掌握了 PyTorch ，就相当于走上了深度学习、机器学习的快车道。

PyTorch 的应用范围越来越广，不仅能够帮你 实现模型和算法，快速完成 深度学习模型部署，提供高并发服务，还可以轻松去 实现图像生成、文本分析、情感分析 这样的有趣实验。

从下面这张图就可以看出，它的技术迭代速度，还有生态发展速度都是非常迅猛的。

趋势图

现在，越来越多的大公司都在使用 PyTorch，很多大厂招聘中，跟算法相关的岗位，也同样会要求你熟练使用 PyTorch 等工具。

PyTorch 这么多优点，要如何高效入门？

在我看来，好的学习资料至少要满足 2 点：一站式学习 + 样例导向。

不仅能给出知识体系、线索，掰开揉碎了讲清楚。在此基础上，还要根据实际的案例，上手实操，练过、犯过错，才能懂其中的诀窍，而不是输出一些死记硬背的概念。

当然，想满足这个条件的课程，需要老师有长时间的打磨和深厚的功底。最近二刷了 方远 写的《PyTorch 深度学习实战》专栏，专栏已经完结，有丰富的代码和实战案例，还有 一线实操的踩雷点，以及使用心得，这里分享一下他整理的学习图谱。

完整跟下来，你能获得这样一个从 「具体问题 → 找合适的算法与模型 → 自主解决问题」完整技术框架。而熟练使用 PyTorch 工具，解决自己的问题，只是这个专栏要实现的一个小目标。

除了交付 系统的 PyTorch 技术学习框架，专栏还从实际需求出发，原理 + 实操，传递在深度学习这条路上的经验思考。更重要的是，这个专栏会 给你分析问题的能力和和解决问题的方法，让你懂得怎样去 优化你自己的算法与模型。

之前就推荐过这个课程，当时还是售价 ¥129 的。而今天，限时秒杀，仅需 ￥90！再次推荐给你。

👆 识别上图拿下 PyTorch 深度学习

说说作者方远

「方远」，目前在国际知名互联网公司 Line China 担任 数据科学家，主要从事计算机视觉与自然语言处理的研发工作，在深度学习领域，可是名副其实的 KOL。

他还曾先后在百度和腾讯任职 高级算法研究员。精通 PyTorch 与 TensorFlow 框架，以及 Bert、EfficientNet、SSD、DeepLab 等主流深度学习算法。为公司内部千亿级别流量的运营审核业务，提供稳定高效的深度学习服务。也为公司移动终端产品提供可离线运行、实时、高精度的计算机视觉服务。在机器学习与深度学习的研究和应用领域已有 10 年的积累。

这样的大佬能来开课，把自己的心法毫不保留地分享出来，让普通人都可以接触到，学习到，真的是多少钱都买不到的。一个好的“老师傅”要比自学效果好得多，对于想在机器学习领域快速提升自己的同学，不要错过。

再说说为什么推荐这个专栏。

专栏简约而不简单，不会“罗列”特别多的公式、复杂的推理、大量的程序等，而是把原理详解 + 动手实操，有的放矢。在带领解决问题的过程中帮助你吃透知识点，举一反三。

由上文的学习图谱可以看出，老师把专栏分成了三个递进的部分。

基础篇：简要介绍 PyTorch 的发展趋势与框架安装方法，以及 PyTorch 的前菜 -- NumPy 的常用操作。专栏约定使用 PyTorch 1.9.0 版本，以及默认你已经掌握了 Python 编程与简单的机器学习基础，不过你也不用太过担心，遇到新知识的老师基本都会从 0 开始讲起的。

模型训练篇：想要快速掌握一个框架，就要从核心模块入手。在这个部分，会结合深度学习模型训练的一系列流程，为你详解自动求导机制、搭建网络、更新模型参数、保存与加载模型、训练过程可视化、分布式训练等等模块，带你具体看看 PyTorch 能给我们提供怎样的帮助。通过这个部分的学习，你就能基于 PyTorch 搭建网络模型了。

实战篇：整个专栏都是围绕 PyTorch 框架在具体项目实践中的应用来讲的，最后老师结合当下流行的图像与自然语言处理任务，串联前面两个模块的内容，为你深入讲解 PyTorch 如何解决实际问题。

此外，老师还会贴心地帮忙整理文档，节约了很多查资料时间。以「卷积」的章节为例：

通过目录来看看具体内容吧：

不仅我一个人说好，讨论区很多人都表示专栏很不错：

一个体系的课程，胜过 100 篇所谓的干货文。市面上关于 PyTorch 的课良莠不齐，能像方远这样 带你从 0 到 1 构建知识体系，结合实战吃透 PyTorch 的，确实不多。推荐给想要进入深度学习领域或想对深度学习更进一步的朋友，何况今天还有这么优惠：

最后再和大家强调一下，极客时间新人活动最近刚开放，真的很划算，如果你是一个愿意为自己的学习和成长投资的人，这个机会真的不要错过。

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