在机器学习领域，面对各类复杂多变的业务问题，构建灵活易调整的模型是高阶机器学习工程师必备的工作能力。然而，许多工程师还是有一个想法上的误区，以为只要掌握了一种深度学习的框架就能走遍天下了。
事实上，在机器学习领域里没有任何一种框架是能够制霸整个行业的，每位机器学习工程师都必须同时掌握多种框架才能适应业务发展的需要。
那么有没有一种框架是相对来说更方便好用的呢？这个问题的答案是肯定的，在这里我就要为你推荐 PyTorch了。
不瞒你说，PyTorch 以它良好的扩展性和超高的实现速度，近年来已赢得了不少工程师的喜爱和赞赏。首先，PyTorch 支持 GPU，这就能够显著提升代码的运行效率。同时，相比 TensorFlow 和 Caffe，Pytorch作为动态图能力的集大成者和先驱之一，可以让开发者像写python代码一样定义和训练模型，大大降低上手成本，节省不少的开发时间。
此外，PyTorch 的代码还比 TensorFlow 的代码更加简洁直观、友好易懂，堪称是非常优质的学习案例，这也能帮助许多工程师更深度地理解机器学习。
说到这里，不得不推荐极客时间 PyTorch 的小课了，众微科技 AI Lab 负责人王然手把手教你上手 PyTorch。现在还有少量免费学习的名额哦！
王然手把手教你上手 PyTorch
众微科技 AI Lab 负责人、阿姆斯特丹大学数学和计量经济学双硕士--王然，将从零开始手把手地带你理解 PyTorch 的基本用法、模型训练过程以及使用PyTorch Lighting 完成复杂逻辑，最后实现一个自定义的神经网络并验证效果。
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学完后你将收获
如何通过 PyTorch 实现各种场景下（多 GPU，TPU 等）的训练
如何利用 PyTorch 内在的网络架构定义自己的网络
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除了 PyTorch 这些框架之外，想要成为一名“能出活”的、被大厂需要的机器学习工程师，还是需要系统的提升技能。
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