为什么选择pytorch
- 相较于另一个主流框架TensorFlow入门简单
- 有Facebook的支持,社区活跃
model的组成
- architecture
- parameters
loss函数
使用模型预测值和真实标签,选用合适loss函数,计算损失值
优化器
选择合适的优化器,进行反向传播,得到模型中参数的梯度值,更新模型中的参数值
任务
图像分类 数据集ImageNet
目标检测 区域选取加上分类
如何学好pytorch
- pytorch官方的tutorial
- 学习github上的一些tutorial
- 熟读doc
- 使用pytorch论坛
- 读paper 看别人的源码