anaconda找不到conda 面对Tensorflow，为何我选择PyTorch？

面对Tensorflow，为何我选择PyTorch？

先来说说pytorch劣势。自从其被发布以来pytorch更多被用于学术界而不是工业界的实际生产，主要是因为它不够成熟、很多接口不太稳定，加上其全面性也不够，tensorflow目前仍然有很多pytorch不支持的功能，比如快速傅里叶变换，但这一点劣势会随着pytorch的发展而逐渐减小。除此此外，相比于tensorflow的容易各处部署的静态图（这一点远胜于很多框架），以python优先的深度学习框架 pytorch在部署到其他产品会很不方便。

优势先从上手时间开始说，虽然在2015年发布之后tensorflow多方受宠，但是和theano一样，tensorflow使用的是静态计算图，对于新手来说有过多需要新学习的概念，这导致了不管是入门还是搭建，使用tensorflow都比pytorch困难。而在2017年pytorch被团队开源的主要原因之一也是让建立深度学习模型更加简单，这让它发展十分迅猛。在数据加载上，pytorch加载数据的API简单高效，其面向对象的API源自于porch（也是keras的设计起源），比tensorflow难学的API友好很多，使用户可以将重点放在实现自己的想法，而不是被框架本身束缚住。

速度上，pytorch并没有为了灵活性而放弃速度，虽然运行速度和程序员水平密切相关，但pytorch在相同情况下常有可能胜于其他框架的速度。另外，如果追求自定义拓展，pytorch也会是首选，因为虽然二者的构建和绑定有一定的相似点，但是tensorflow在拓展时会需要很多样板代码，但pytorch只用编写接口和实现。

怎么检查pytorch安装成功？

直接使用import torch即可查看是否安装成功，你可以参考pytorch中文网的安装教程

为什么Python效率这么低，还这么火？

在很多时候，性能不是瓶颈。大约80%的应用，对性能要求不高。

专科生学了python然后投了一堆简历根本没有面试邀请，就是因为学历低吗？

其实，是python语言特性导致的，你学golang就发现那才叫热门，因为学的人太少，而需求的企业好多，所以挺好早的，不过我入职python了，不过也会golang，学习周日都很短。

win10怎样安装pytorch？

先到python的官方网站下载软件，打开官网后，选择downlad项目，然后选择需要下载的大版本，2.7还是3.4。选择完版本后，进入后一个页面，在这个页面可以选择操作系统及对应的版本，win下注意分64位和32位版本，不要下错了。32位的程序大约为17.5M，建议非官网下载的还是要比对下MD5以防万一，在上一个页面就有MD5值。核对完成后双击安装，首先是询问是为所有用户还是为当前用户安装，用缺省的就行。下一步后是选择安装目录，这个看个人喜好了，不过还是要记一下目录，因为缺省的代码也会放在这个目录下。下面继续缺省配置选择就开始安装了，python在安装过程中要执行一些角本，因些需要至少有system的权限才可以安装。安装完成，但在win10在任务栏和桌面上都未生成图标，使用起来麻烦些，在开始窗口打开所有应，按字母找到python程序项，右键选择固定在任务栏或屏幕。

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