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 5: 保存、加载和部署模型
成功训练模型后，接下来的步骤是保存您的成果并准备将其用于应用程序。本章侧重于PyTorch框架中这些必要的训练后操作，同时与您可能在TensorFlow中了解到的做法进行比较。
您将学习：
- 管理模型持久化，使用PyTorch的
state_dict，并与TensorFlow的SavedModel和HDF5格式进行对比。 - 区分保存整个模型与仅保存其参数（权重和偏差），并了解检查点策略。
- 使用TorchScript为模型部署做准备，它有助于PyTorch模型的序列化和优化。
- 了解ONNX（开放神经网络交换），以实现不同框架间的模型互操作性。
- 简要介绍TorchServe，用于PyTorch模型服务。
完成本章后，您将能够有效地保存、加载、检查和准备您的PyTorch模型以应对各种部署场景，并将您现有的TensorFlow知识调整到PyTorch生态系统中。
课程章节
5.1 模型保存：TensorFlow 格式与 PyTorch `state_dict`
5.2 保存和加载完整模型与仅保存参数
5.3 PyTorch 训练中的检查点策略
5.4 在PyTorch中查看模型架构和权重
5.5 TorchScript 在模型序列化方面的简介
5.6 使用 ONNX 实现框架互操作性
5.7 TorchServe PyTorch 模型服务概览
5.8 动手实践：模型持久化与TorchScript基础
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