python神经网络 想学习pytorch，需要先学习python吗？

想学习pytorch，需要先学习python吗？

Python是目前非常流行的深度学习框架。如果你想学习它，你最好先学习一些Python编程基础，因为很多使用Python的代码都是用Python开发的。在学习了一些Python之后，奠定了一个很好的基础，它将帮助你理解和学习Python。在建房子之前打好基础是事实。

网上有很多关于Python的免费教程。在今天的文章中，我写了一篇关于学习python的文章。在理解了python的一些基本语法之后，我可以编写和运行一些简单的python程序，然后我就可以开始学习python了。在其官方网站上有一个学习教程供参考：http:http:www.python.com//pytorch.org/tutorials/

学Python一定要会算法吗？

一开始你不必好好学习算法。但是随着技术的发展，仍然需要算法，否则只能做一些工作。

1. 学好软件开发离不开计算机理论基础，比如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等，如果你喜欢这项技术，那就不是问题。先开始，你可以弥补。

2. 算法是软件开发的灵魂。好的算法写不出好的程序。

3. 如何学习算法，首先选择经典算法教材。基本的可以从数据结构中学习，其中包含一些基本的算法，然后再学习特殊的算法（实际上，在数据结构领域学习算法一般就足够了）。网上还有很多论坛、算法网站，为了吸引眼球，它们一般都很通俗易懂。大多数算法都是C语言，但是语言在算法层次上是相互联系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 万事开头难。只要你开始，剩下的就是慢慢操作这项技术。该算法在实际应用中是最快、最强的。

希望对您有所帮助

在很多情况下，性能不是瓶颈。大约80%的应用程序不需要高性能。

为什么Python效率这么低，还这么火？

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具体来说，当前主流的神经网络模型使用梯度下降算法进行训练，或学习参数。学习速率决定权重在梯度方向上成批移动的距离。理论上，学习率越高，神经网络的学习速度越快。但是，如果学习速率过高，可能会“穿越”损失函数的最小值，导致收敛失败。

上图左边是高学习率，右边是低学习率，来源：mikkel Duif（quora）

那么，如何找到最佳学习率？

方法。但是，这种方法的初始学习率（上例中为0.1）不应该太高。如果初始学习率太高，可能会“穿越”最优值。

另外，还有另外一种思路，就是逆向操作，从学习率很低开始，每批之后再提高学习率。例如，从0.00001到0.0001，再到0.001，再到0.01，再到0.1。这个想法背后的直觉是，如果我们总是以很低的学习率学习，我们总是可以学习到最好的权重（除非整个网络架构有问题），但它将非常缓慢。因此，从一个很低的学习率开始，我们可以肯定地观察到损失函数的下降。然后逐渐加大学习率，直到学习率过高，导致发散。该方法还避免了上述方法初始学习率过高，一次“穿越”最优值的隐患。这是Leslie n.Smith在2015年的论文《训练神经网络的循环学习率》中提出的方法。

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