為什么學習PyTorch？

谷歌用JAX，它為TPU量身定制；華為用MindSpore框架，背后是昇騰AI處理器。OpenAI用的是PyTorch，但幾乎重寫了底層邏輯，以適應自己的大模型架構。大模型巨頭玩家為什么不繼續用PyTorch呢？

謎底就在謎面上，開源框架是基礎，不是答案。開源框架適合普通開發者，而巨頭們往往需要在此基礎上深度定制。80%的人工智能研究者工作其實用的還是PyTorch！國內模型框架仍然是PyTorch占據主流！

來源：親愛的數據，侵刪

PyTorch的優勢有：動態計算圖，強大的GPU加速，豐富的API，社區支持更新維護超贊，可以與許多其他庫和框架無縫集成。門檻低，好用，提高深度學習的工作效率！

研夢非凡PyTorch訓練營

新手友好！帶你從零開始，逐步掌握深度學習的核心概念和PyTorch的高級功能。 精心設計的課程內容和豐富的實戰項目。將帶你掌握如何構建、訓練和部署各種深度學習模型，進而能夠在各個人工智能研究領域熟練運用。

1.全面的知識體系：

課程涵蓋了PyTorch的基本概念、核心操作、神經網絡構建、優化與訓練、進階功能與應用案例等多個方面。

2.理論與實踐相結合：

不僅有理論知識的講解，還有實踐案例和實戰項目，讓大家能夠在實際操作中加深對理論知識的理解和應用，激發學習興趣。

3.進階功能與技巧：

講授PyTorch的進階功能和技巧，如數據處理，神經網絡構建，幫助大家更高效地進行模型的構建和訓練。

4. 豐富的社區資源：

課程介紹了PyTorch的庫、工具等，讓學習者能夠了解并利用這些資源進行學習、交流和項目實踐。

5.靈活的學習方式：

課程可以用靈活的學習方式，包括在線學習、自定義學習進度等，方便學習者根據自己的時間和需求進行學習。

課程收獲

• 掌握PyTorch的基本概念和核心功能

• 學會使用PyTorch進行深度學習模型的構建、訓練和部署

• 全面學習PyTorch在具體領域的應用

• 1.1 深度學習與PyTorch簡介

• 1.2 PyTorch安裝與環境配置

• 2.1 張量的創建

• 2.2 張量的存儲設備

• 2.3 張量的索引和切片

• 2.4 張量的運算

• 3.1 PyTorch的計算圖和自動求導機制

• 3.2 PyTorch的損失函數與優化器

• 3.3 Pytorch 機器學習實戰

• 4.1 數據處理

• 4.2 模型加載與保存

• 4.3 數據加載與預處理：使用torchvision庫

• 5.1 計算機視覺基礎

• 5.2 Pytorch計算機視覺實戰

• 5.3 應用進階

• 6.1 自然語言處理基礎

• 6.2 Pytorch自然語言處理實戰

• 6.3 應用進階

• 7.1 多模態基礎

• 7.2 Pytorch多模態實戰

• 7.3 應用進階

• 【簡介】 985本碩，有豐富的深度學習和論文發表經驗。主要研究方向有：自然語言處理，多模態學習，大語言模型，進化算法。

• 【科研成果】 SCI論文3篇（其中JCR一區論文一篇，均為一作或通訊），EI會議論文2篇（均為一作）

• 【招收學生方向】 大語言模型、進化算法、多模態學習、自然語言處理

• 【可指導區位】 SCI3-4區，EI

• 錄播課形式，約1200分鐘，7個章節

• 預計每周更新兩節（20~30min/節）

春節福利，驚喜優惠折扣，掃碼了解詳情

九、課程平臺

小鵝通

十、課程服務

1. 配套課程資料：PPT課件、習題等

2. 社群答疑（配備專業的助教老師常駐微信群內答疑）

如何快速找到idea，如何正確的選擇模型，怎么避免與其他工作重復， 什么樣的實驗計劃省時效果顯著，一邊實驗一邊出論文初稿技能，針對不同的期刊會議繪圖方法，終稿完善，投稿策略，期刊/會議選擇，response，直到accpet！研夢非凡全程陪伴你產出科研成果！

如果你的研究方向/方法/idea是屬于CV全方向/NLP全方向/機器學習/深度學習及遙感、AI+金融、醫療、交通等方向，如果你需要發CCF A-C、SCI一區-四區、EI會議/EI期刊、畢業大論文、畢業設計等，都可以來研夢非凡，匹配合適的科研指導。

研夢非凡導師團隊

研夢非凡的導師來自海外QStop50、國內華五、C9、985高校的教授/博士導師/博士后，世界500強公司算法工程師，以及國內外知名人工智能實驗室研究員。

這是一支實力強大的高學歷導師團隊，在計算機科學、機器學習、深度學習等領域，積累了豐富的科研經歷，研究成果也發表在國際各大頂級會議和期刊上，在指導學員的過程中，全程秉持初心，堅持手把手個性化帶教。包括但不限于以下導師～～

<<< 左右滑動見更多 >>>

掃碼加助教為你匹配合適課題的大牛導師