1、封面介绍

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2、出版时间

2019年11月

3、推荐理由

在人工智能时代,如何尽快掌握人工智能的核心——深度学习,是每个欲进入该领域的人都会面临的问题。目前,深度学习框架很多,如TensorFlow、PyTorch、Keras、FastAI、CNTK等,这些框架各有优缺点,应该如何选择?是否有一些标准?我认为,适合自己的就是最好的。

如果你是一位初学者,建议选择PyTorch,有了一定的基础之后,可以学习其他一些架构,如TensorFlow、CNTK等。建议初学者选择PyTorch的主要依据是:

1)PyTorch是动态计算图,其用法更贴近Python,并且,PyTorch与Python共用了许多Numpy的命令,可以降低学习的门槛,比TensorFlow更容易上手。

2)PyTorch需要定义网络层、参数更新等关键步骤,这非常有助于理解深度学习的核心;而Keras虽然也非常简单,且容易上手,但封装粒度很粗,隐藏了很多关键步骤。

3)PyTorch的动态图机制在调试方面非常方便,如果计算图运行出错,马上可以跟踪问题。PyTorch的调试与Python的调试一样,通过断点检查就可以高效解决问题。

4)PyTorch的流行度仅次于TensorFlow。而最近一年,在GitHub关注度和贡献者的增长方面,PyTorch跟TensorFlow基本持平。PyTorch的搜索热度持续上涨,加上FastAI的支持,PyTorch将受到越来越多机器学习从业者的青睐。

4、下载链接

见文末网站公告。