pytorch加载自己的数据集 学Python一定要会算法吗？
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。
我希望我能帮助你
让我们谈谈Python的缺点。python自发布以来，在学术界实际生产中的应用比工业界多，主要原因是它不够成熟，很多接口不稳定，综合性不够。Tensorflow仍有许多Python不支持的功能，如快速傅立叶变换，但随着Python的发展，这一缺点将逐渐减少。另外，与tensorflow的静态图相比，tensorflow的静态图很容易部署到任何地方（这比许多框架都要好得多），Python的深度学习框架比Python更先进，部署到其他产品上会非常不方便。
优势从一开始就有。尽管tensorflow自2015年发布以来受到了许多方面的青睐，比如theano，但tensorflow使用的是静态计算图。对于新手来说，有太多的新概念需要学习。因此，无论如何开始或构建，使用tensorflow都比python更困难。2017年，Python被团队开放源码的一个主要原因是更容易构建深度学习模型，这使得Python发展非常迅速。在数据加载方面，Python用于加载数据的API简单高效。它的面向对象API来自于porch（这也是keras的设计起源），它比tensorflow的困难API友好得多。用户可以专注于实现自己的想法，而不是被框架本身所束缚。
在速度方面，python不会为了灵活性而放弃速度。虽然运行速度与程序员的水平密切相关，但在相同的情况下，它可能比其他框架更好。另外，如果追求自定义扩展，python也会是首选，因为虽然两者的构造和绑定有一些相似之处，但tensorflow在扩展中需要大量的模板代码，而只有接口和实现是python编写的。
面对Tensorflow，为何我选择PyTorch？
数据集是否已收集？
为问题建模并用数据训练模型。
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