总有人在后台问我，如今 TensorFlow 和 PyTorch 两个深度学习框架，哪个更流行？
就这么说吧，今年面试的实习生，问到常用的深度学习框架时，他们清一色的选择了「PyTorch」。
这并不难理解，这两年，PyTorch 框架凭借着对初学者的友好性、灵活性，发展迅猛，几乎占据了深度学习领域的半壁江山。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。
那么，PyTorch 为什么这么强？
首先，PyTorch 的命令式的编程风格，这对用户很友好。
PyTorch 设计得更科学，不必像 TF 那样，还要在各种 API 之间做切换，操作便捷。代码可读性也更强，能让人把注意力集中在问题本身而不是实现。一个 layer 也只对应一种函数，不用去纠结应该学习哪个。
其次，PyTorch 的易用性更好，而且生态起来了，大部分论文开源都是用 PyTorch。
PyTorch各种开发版本都能向下兼容，环境配置和网络搭建分分钟拿下。而且 PyTorch 跟 NumPy 风格比较像，轻易就能和Python 生态集成起来，开发者掌握了NumPy跟基本的深度学习概念就能上手。
还有，PyTorch 在 debug 代码的过程也十分方便，可以随时输出中间向量结果。
使用 PyTorch 就像在 Python 中使用 print 一样简单，只要把一个 pdb 断点扔进 PyTorch 模型里，直接就能用了。
而且 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。最近刷到方远写的《PyTorch深度学习实战》专栏， 看了更新的几篇，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，感觉不错，分享个他整理的学习图谱。
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。
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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的分享出来，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。
我很看重的一点，专栏不会“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。
课程设计遵循从入门到精通，共 27 讲，分为 3 个递进的部分。
简要介绍 PyTorch 的发展趋势与框架安装方法，以及 NumPy 的常用操作。我们约定使用 PyTorch 1.9.0 版本，还会给你详细讲解安装跟常用编程工具。
想快速掌握一个框架，就要从核心模块入手。在这个部分，详解了自动求导机制、训练过程可视化、分布式训练等模块，带你看看 PyTorch 能给我们提供怎样的帮助。通过这部分的学习，你就能基于 PyTorch 搭建网络模型了。
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，最后还会结合当下流行的图像与自然语言处理任务，串连前面两个模块的内容，为你深入讲解 PyTorch 如何解决实际问题。
有多干货，来看看目录。
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，确实不多了。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，真的很值得一看。
最后再和大家强调一下：
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