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PyTorch和Gluon有什么區(qū)別？

pytorch是一個(gè)和tensorflow一樣的深度學(xué)習(xí)框架，沒(méi)有高度封裝，適用于科研和工業(yè)部署的框架，由facebook出品，隨著pytorch新版本的更新，c的擴(kuò)展，也許能夠與tensorflow爭(zhēng)一下地位，對(duì)于工業(yè)界也逐漸友好，工業(yè)部署算法也有些可能。tensorflow是靜態(tài)圖，而pytorch是動(dòng)態(tài)圖。
Gluon是亞馬遜大神LI MU帶領(lǐng)下做的一個(gè)前端工具，是一個(gè)高度封裝的接口。很多最新論文的算法，都有復(fù)現(xiàn)，你只需要去調(diào)用相應(yīng)的function就可以使用相應(yīng)算法，可以很簡(jiǎn)單，快捷的使用算法，看算法的展示效果。另外GluonCV是衍生出來(lái)的另一來(lái)源項(xiàng)目，主要針對(duì)于視覺方面，比如人臉識(shí)別，車輛檢測(cè)，物體分類等等。
想學(xué)習(xí)pytorch，需要先學(xué)習(xí)python嗎？
【Pytorch教程,pytorch】

pytorch是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)框架，想學(xué)習(xí)它，最好先學(xué)一些python的編程基礎(chǔ)，因?yàn)楹芏嗍褂昧藀ytorch的代碼都是用python開發(fā)的，先學(xué)點(diǎn)python打好基礎(chǔ)之后，更有助于您理解和學(xué)習(xí)pytorch，就比如要建房子先要打好地基，是一個(gè)道理。網(wǎng)上關(guān)于python的免費(fèi)教程很多，在我的今日條頭文章里面就寫過(guò)一篇關(guān)習(xí)python學(xué)習(xí)教程的文章，了解了python的一些基本語(yǔ)法，可以編寫和運(yùn)行一些簡(jiǎn)單的python程序之后就可以開始學(xué)pytorch了，它的官網(wǎng)有個(gè)學(xué)習(xí)教程可參考：http：//pytorch.org/tutorials/ 。
面對(duì)Tensorflow，為何我選擇PyTorch？

先來(lái)說(shuō)說(shuō)pytorch劣勢(shì) 。自從其被發(fā)布以來(lái)pytorch更多被用于學(xué)術(shù)界而不是工業(yè)界的實(shí)際生產(chǎn)，主要是因?yàn)樗粔虺墒?、很多接口不太穩(wěn)定，加上其全面性也不夠，tensorflow目前仍然有很多pytorch不支持的功能，比如快速傅里葉變換，但這一點(diǎn)劣勢(shì)會(huì)隨著pytorch的發(fā)展而逐漸減小。除此此外，相比于tensorflow的容易各處部署的靜態(tài)圖（這一點(diǎn)遠(yuǎn)勝于很多框架），以python優(yōu)先的深度學(xué)習(xí)框架 pytorch在部署到其他產(chǎn)品會(huì)很不方便。
優(yōu)勢(shì)先從上手時(shí)間開始說(shuō)，雖然在2015年發(fā)布之后tensorflow多方受寵，但是和theano一樣，tensorflow使用的是靜態(tài)計(jì)算圖，對(duì)于新手來(lái)說(shuō)有過(guò)多需要新學(xué)習(xí)的概念，這導(dǎo)致了不管是入門還是搭建，使用tensorflow都比pytorch困難。而在2017年pytorch被團(tuán)隊(duì)開源的主要原因之一也是讓建立深度學(xué)習(xí)模型更加簡(jiǎn)單，這讓它發(fā)展十分迅猛。
在數(shù)據(jù)加載上，pytorch加載數(shù)據(jù)的API簡(jiǎn)單高效，其面向?qū)ο蟮腁PI源自于porch（也是keras的設(shè)計(jì)起源），比tensorflow難學(xué)的API友好很多，使用戶可以將重點(diǎn)放在實(shí)現(xiàn)自己的想法，而不是被框架本身束縛住。速度上，pytorch并沒(méi)有為了靈活性而放棄速度，雖然運(yùn)行速度和程序員水平密切相關(guān)，但pytorch在相同情況下常有可能勝于其他框架的速度。