这篇专栏文章不是为了挑起tenserflow和pytorch中哪个更好，众所周知tensorflow诞生以来，已经成为最流行的深度学习框架，可以说github中大多数的深度学习代码实现是以tensorflow实现的，也就是说资源众多，社区强大，这是tensorflow的好处。
为什么要学习pytorch
在tensorflow之后pytorch也异军突起，成为了当下可以和tensorflow抗衡的深度学习框架，这也是为什么要学习pytorch的原因。
不是因为tensorflow不够优秀，而是因为pytorch足够优秀，它优秀到从它诞生之日起，它的发展和tensorflow一样迅速，甚至很多科研机构，工业界也在开始逐步转移到pytorch，相信在不远的将来，很有可能pytorch和tensorflow共分天下。
PyTorch深度学习框架有以下的优势：
动态图与直观性
相较于Tensorflow的静态图设计，PyTorch的动态图特性为我提供了更大的灵活性和直观性。在Tensorflow中，我需要事先定义好计算图，然后才能进行数据的输入和计算。这种方式虽然在一定程度上优化了计算效率，但对于调试和模型设计来说，却显得有些僵化。而在PyTorch中，我可以随时修改模型结构，实时查看变量的值，这对于我来说无疑更加友好。
此外，PyTorch的API设计也更为直观和简洁。它的代码风格更接近Python原生的编程习惯，使得我能够更快地掌握并应用到实际项目中。而Tensorflow的API则显得有些繁琐和复杂，需要花费更多的时间和精力去学习和理解。
易于上手与社区支持：PyTorch的实用优势
对于初学者来说，PyTorch的上手难度相对较低。它提供了丰富的教程和示例代码，使得我能够快速地掌握基本的操作和方法。同时，PyTorch的社区也非常活跃，有大量的开发者和研究者在其中分享经验和技巧，这为我解决遇到的问题提供了极大的便利。
相比之下，Tensorflow虽然也有庞大的社区和丰富的资源，但由于其API的复杂性和学习曲线的陡峭，使得初学者在入门时可能会感到有些吃力。此外，由于Tensorflow更多地被应用于工业界的生产环境，其社区中的话题和讨论往往更加偏向于工程实践和优化，对于学术研究者来说可能并不完全适用。
如何学习
当需要学习PyTorch深度学习框架时，可以从以下几点着手：
1. 理解基础知识：深度学习基础知识、Python编程语言，还有至少一门计算科学的相
关领域，比如数值线性代数、概率统计、微积分、优化等。
2. 阅读官方文档：通过Pytorch的官方文档来学习PyTorch，熟悉PyTorch的各种API和实现方式。
3. 练习：编写各种基本的神经网络，使用PyTorch实现和改进。
4. 参加课程：在线课程、大学单元、以及各种Python和深度学习相关的学校和组织的活动，会很有帮助。
5. 阅读论文：深入了解当前领域的开发、Utah等卓越的实践，并结合自己的思考来设计并实现网络。
