趋近智
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
章节 3: 数据加载与预处理：从 tf.data 到 torch.utils.data
有效的数据管理是任何机器学习项目的重要组成部分。作为一名 TensorFlow 开发者，您可能对使用 tf.data 构建输入管道非常熟悉。本章侧重介绍 PyTorch 处理数据加载和预处理的方式，帮助您调整现有技能。
我们将学习 PyTorch 的 torch.utils.data 模块，它为此目的提供了主要工具。您将学习如何使用 Dataset 类定义自定义数据源，并使用 DataLoader 有效地批量处理您的数据。我们还将介绍 torchvision.transforms，用于应用常见的数据预处理和增强技术。在本章结束时，您将能够为您的 PyTorch 模型构建灵活且高性能的数据管道，并结合您在 TensorFlow 的经验进行比较。
课程章节
3.1 数据结构：tf.data.Dataset 与 torch.utils.data.Dataset
3.2 批处理与迭代：TensorFlow DataLoaders 与 PyTorch DataLoaders
3.3 数据增强：TensorFlow 方法与 torchvision.transforms
3.4 在 PyTorch 中实现自定义数据集
3.5 使用 PyTorch 变换进行数据预处理
3.6 在 PyTorch 中构建高效数据管道
3.7 动手实践：创建自定义数据集和数据加载器
© 2026 ApX Machine Learning用心打造