为什么学习PyTorch？
谷歌用JAX，它为TPU量身定制；华为用MindSpore框架，背后是昇腾AI处理器。OpenAI用的是PyTorch，但几乎重写了底层逻辑，以适应自己的大模型架构。大模型巨头玩家为什么不继续用PyTorch呢？
谜底就在谜面上，开源框架是基础，不是答案。开源框架适合普通开发者，而巨头们往往需要在此基础上深度定制。80%的人工智能研究者工作其实用的还是PyTorch！国内模型框架仍然是PyTorch占据主流！
来源：亲爱的数据，侵删
PyTorch的优势有：动态计算图，强大的GPU加速，丰富的API，社区支持更新维护超赞，可以与许多其他库和框架无缝集成。门槛低，好用，提高深度学习的工作效率！
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研梦非凡PyTorch训练营
新手友好！带你从零开始，逐步掌握深度学习的核心概念和PyTorch的高级功能。
精心设计的课程内容和丰富的实战项目。将带你掌握如何构建、训练和部署各种深度学习模型，进而能够在各个人工智能研究领域熟练运用。
我们的课程优势
1.全面的知识体系：
课程涵盖了PyTorch的基本概念、核心操作、神经网络构建、优化与训练、进阶功能与应用案例等多个方面。
2.理论与实践相结合：
不仅有理论知识的讲解，还有实践案例和实战项目，让大家能够在实际操作中加深对理论知识的理解和应用，激发学习兴趣。
3.进阶功能与技巧：
讲授PyTorch的进阶功能和技巧，如数据处理，神经网络构建，帮助大家更高效地进行模型的构建和训练。
4. 丰富的社区资源：
课程介绍了PyTorch的库、工具等，让学习者能够了解并利用这些资源进行学习、交流和项目实践。
5.灵活的学习方式：
课程可以用灵活的学习方式，包括在线学习、自定义学习进度等，方便学习者根据自己的时间和需求进行学习。
课程收获
掌握PyTorch的基本概念和核心功能 学会使用PyTorch进行深度学习模型的构建、训练和部署 全面学习PyTorch在具体领域的应用
课程大纲
第1章：PyTorch入门
1.1 深度学习与PyTorch简介 1.2 PyTorch安装与环境配置
第2章：PyTorch张量操作
2.1 张量的创建 2.2 张量的存储设备 2.3 张量的索引和切片 2.4 张量的运算
第3章：PyTorch核心操作
3.1 PyTorch的计算图和自动求导机制 3.2 PyTorch的损失函数与优化器 3.3 Pytorch 机器学习实战
第4章：Pytorch数据处理
4.1 数据处理 4.2 模型加载与保存 4.3 数据加载与预处理：使用torchvision库
第5章：Pytorch与计算机视觉
5.1 计算机视觉基础 5.2 Pytorch计算机视觉实战 5.3 应用进阶
第6章：Pytorch 与自然语言处理
6.1 自然语言处理基础 6.2 Pytorch自然语言处理实战 6.3 应用进阶
第7章：Pytorch与多模态
7.1 多模态基础 7.2 Pytorch多模态实战 7.3 应用进阶
六、讲师介绍
小王导师
【简介】985本硕，有丰富的深度学习和论文发表经验。主要研究方向有：自然语言处理，多模态学习，大语言模型，进化算法。 【科研成果】SCI论文3篇（其中JCR一区论文一篇，均为一作或通讯），EI会议论文2篇（均为一作） 【招收学生方向】大语言模型、进化算法、多模态学习、自然语言处理 【可指导区位】SCI3-4区，EI
七、课程形式及时长
录播课形式，约1200分钟，7个章节 预计每周更新两节（20~30min/节）
八、课程价格
春节福利，惊喜优惠折扣，扫码了解详情
九、课程平台
小鹅通
十、课程服务
配套课程资料：PPT课件、习题等 社群答疑（配备专业的助教老师常驻微信群内答疑）
研梦非凡论文发表服务
研梦非凡科研论文指导
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如果你的研究方向/方法/idea是属于CV全方向/NLP全方向/机器学习/深度学习及遥感、AI+金融、医疗、交通等方向，如果你需要发CCF A-C、SCI一区-四区、EI会议/EI期刊、毕业大论文、毕业设计等，都可以来研梦非凡，匹配合适的科研指导。
研梦非凡导师团队
研梦非凡的导师来自海外QStop50、国内华五、C9、985高校的教授/博士导师/博士后，世界500强公司算法工程师，以及国内外知名人工智能实验室研究员。
这是一支实力强大的高学历导师团队，在计算机科学、机器学习、深度学习等领域，积累了丰富的科研经历，研究成果也发表在国际各大顶级会议和期刊上，在指导学员的过程中，全程秉持初心，坚持手把手个性化带教。包括但不限于以下导师～～
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