最近在學(xué)校選了一門computer vision的課，課后的作業(yè)需要用PyTorch去完成，因?yàn)橹皩?duì)這個(gè)工具沒有任何經(jīng)驗(yàn)怎诫，所以是從頭學(xué)起善延，雖然現(xiàn)在也還是初學(xué)者的狀態(tài)，但比起一上手的時(shí)候還是有一些體會(huì)了惰聂，稍微記錄一些疆偿。
- 無(wú)論學(xué)什么，官方的intro文檔永遠(yuǎn)是最重要的搓幌，上來(lái)先進(jìn)入PyTorch主頁(yè)PyTorch翁脆，從get started開始按照教程安裝，并且運(yùn)行一些基本的命令鼻种。這里有個(gè)建議就是和python有關(guān)的project反番，最好用anaconda管理環(huán)境，不然之后整理起來(lái)特別麻煩叉钥。
- 安裝完成運(yùn)行了基本命令之后罢缸，就要開始用PyTorch做點(diǎn)事了。我一開始上手的時(shí)候試圖去網(wǎng)上搜一些別人寫的Tutorials投队，但經(jīng)過(guò)一番折騰后發(fā)現(xiàn)枫疆，別人寫的Tutorials可能很好，但需要花時(shí)間去篩選敷鸦，對(duì)有一定基礎(chǔ)的人來(lái)說(shuō)很容易識(shí)別哪些好哪些不好息楔，但對(duì)于一個(gè)剛上手的人來(lái)說(shuō)難免走一些彎路。我就是這種情況扒披，看了好多個(gè)tutorials都還是覺得不太行值依，不清不楚的，最后回歸官網(wǎng)碟案，發(fā)現(xiàn)它本身就提供了tutorials愿险，我按照它給的順序看完了，發(fā)現(xiàn)對(duì)PyTorch的使用應(yīng)該有了基本的認(rèn)識(shí)价说，至少能用它搭出基本的neural network了辆亏。這不得不感慨PyTorch真是太user friendly了风秤。
- 還要提到的一點(diǎn)是PtTorch所有的tutorials都提供了colab的代碼，colab就是一個(gè)類似jupyter notebook的平臺(tái)扮叨，里面可以運(yùn)行ipynb文件缤弦，區(qū)別就是這是一個(gè)云平臺(tái)，不需要自己在后臺(tái)運(yùn)行jupyter notebook彻磁，非常好用碍沐。在看教程的時(shí)候一邊看一邊運(yùn)行代碼，效率大大提升兵迅。
先記錄這么多抢韭，之后學(xué)了新的東西再來(lái)補(bǔ)充。
