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PyTorch 面向 TensorFlow 开发者 | 转换指导

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PyTorch 面向 TensorFlow 开发者

章节 1: 衔接 TensorFlow 与 PyTorch：核心要点

从 TensorFlow 到 PyTorch：开发者指南

TensorFlow 计算图与 PyTorch 动态计算的对比

张量比较：tf.Tensor 与 torch.Tensor

基础张量运算：对比视角

自动微分：GradientTape 与 Autograd 对比

NumPy 在 PyTorch 和 TensorFlow 中的结合

设备管理：CPU和GPU控制

动手实践：张量操作与自动求导

第 1 章测验

章节 2: 搭建神经网络：从 Keras 到 torch.nn

定义网络组件：Keras 层与 torch.nn.Module

模型架构：Keras API 与 PyTorch 的 nn.Module

常见层类型：对比实现

激活函数：比较与分析

PyTorch中的权重初始化方法

访问和修改模型参数及层

动手实践：构建等效模型

第 2 章测验

章节 3: 数据加载与预处理：从 tf.data 到 torch.utils.data

数据结构：tf.data.Dataset 与 torch.utils.data.Dataset

批处理与迭代：TensorFlow DataLoaders 与 PyTorch DataLoaders

数据增强：TensorFlow 方法与 torchvision.transforms

在 PyTorch 中实现自定义数据集

使用 PyTorch 变换进行数据预处理

在 PyTorch 中构建高效数据管道

动手实践：创建自定义数据集和数据加载器

第 3 章测验

章节 4: 训练与评估：Keras 方法到 PyTorch 循环的对应

训练模式：TensorFlow 的 fit 方法与 PyTorch 训练循环

TensorFlow 和 PyTorch 中的损失函数

优化算法：TensorFlow 和 PyTorch 优化器

PyTorch 中的梯度计算与权重更新

性能指标：Keras 指标与 PyTorch 对应的实现

PyTorch 中的模型评估循环

训练控制：Keras 回调与 PyTorch 自定义逻辑

动手实践：实现一个完整的训练和评估循环

第 4 章测验

章节 5: 保存、加载和部署模型

模型保存：TensorFlow 格式与 PyTorch state_dict

保存和加载完整模型与仅保存参数

PyTorch 训练中的检查点策略

在PyTorch中查看模型架构和权重

TorchScript 在模型序列化方面的简介

使用 ONNX 实现框架互操作性

TorchServe PyTorch 模型服务概览

动手实践：模型持久化与TorchScript基础

第 5 章测验

章节 6: 面向 TensorFlow 用户的高级 PyTorch 功能

理解和使用 PyTorch 钩子

分布式训练方法

使用 PyTorch AMP 进行混合精度训练

剖析 PyTorch 代码以查找性能瓶颈

PyTorch 生态系统概述：torchvision、torchaudio、torchtext

PyTorch 模型调试策略

动手实践：实现 Hook 与模型性能分析

第 6 章测验

PyTorch 面向 TensorFlow 开发者

本课程旨在帮助已熟悉TensorFlow的开发者顺利转用PyTorch。它会将TensorFlow的思路与方法与PyTorch的对应部分进行对照，内容包括张量操作、使用torch.nn构建模型、通过torch.utils.data处理数据，以及编写自定义训练循环。您将获得将TensorFlow技能转化为PyTorch应用，从而有效地开发和训练机器学习模型的实际经验。

先修课程 需具备TensorFlow使用经验。

级别:

中级

转换TensorFlow思路
将TensorFlow的核心组成部分（张量、图、层、优化器）与PyTorch的对应内容进行映射。
掌握PyTorch的动态计算模式
理解并运用PyTorch的动态计算图，以实现灵活的模型构建。
开发PyTorch模型
使用torch.nn、torch.optim和自定义训练循环来构建、训练和评估神经网络。
管理数据处理流程
使用torch.utils.data和torchvision.transforms实现高效的数据加载和预处理流程。
处理模型持久化
保存、加载PyTorch模型并进行部署准备，包括对TorchScript的介绍。
适配TensorFlow工作流程
将现有的TensorFlow工作流程和思考方式迁移到PyTorch生态系统。

本课程没有先修课程。

目前没有推荐的后续课程。

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