前幾天寫過一篇文章，利用 Python 深度學(xué)習(xí)識別滑動驗證碼缺口，這篇文章我介紹了利用 Python 深度學(xué)習(xí)識別滑動驗證碼缺口的解決方案，只需要幾百張圖片就能達到非常高的識別準(zhǔn)確率。
我們在處理一些爬蟲問題的時候，比如說各類驗證碼的識別、文本處理、網(wǎng)頁智能解析等等，深度學(xué)習(xí)是一個非常適合的解決方案。如果你學(xué)會了深度學(xué)習(xí)，解決這些問題都不在話下。
當(dāng)然深度學(xué)習(xí)肯定不止這些內(nèi)容，它的應(yīng)用在業(yè)界非常之廣泛，在這里介紹一個課程，大家可以通過下面的介紹來了解下深度學(xué)習(xí)和目前非常流行的 PyTorch 框架。如果對課程感興趣，歡迎參加學(xué)習(xí)。
以下為原文：
閱讀本文大概需要 4 分鐘。
”機器學(xué)習(xí)算法一直是人工智能背后的推動力量，所有機器學(xué)習(xí)算法中最關(guān)鍵的是深度學(xué)習(xí)。
深度學(xué)習(xí)的發(fā)展和推進，在某種程度上就是一場框架的爭奪戰(zhàn)，其中 TensorFlow 和 PyTorch 是主流的兩個框架。
面對人工智能的快速發(fā)展
你不想學(xué)會一個快速上手的深度學(xué)習(xí)框架嗎？
你不想擁有一個簡潔、代碼易理解的框架嗎？
你不想擁有一個同時兼顧靈活性、易用性、速度快三方面的框架嗎？
那么 PyTorch 就是你的不二選擇。
大家都知道的是，大量研究人員從 TensorFlow 轉(zhuǎn)投 PyTorch。
但是大家未必知道，這勢頭來的多么猛烈。來看看2018與2019年的各大頂會對比吧：
從上圖數(shù)據(jù)可以直觀的看出：PyTorch 只用了一年，便把弱勢變成了壓倒性優(yōu)勢。
可見，PyTorch 正在快速增長，在學(xué)術(shù)圈中地位一路飆升，大有取代“老大哥” TensorFlow，成為機器學(xué)習(xí)框架 No.1 的勢頭。
就目前的情況來看，PyTorch 已經(jīng)制霸學(xué)術(shù)界，release 代碼的論文大多數(shù)都用 Pytorch 完成的。
學(xué)術(shù)研究就用 PyTorch。
但是，現(xiàn)在市面上大多數(shù) PyTorch 課程的主要內(nèi)容是各種模型的介紹和實現(xiàn)，對 PyTorch 本身講解的過少，基于 Pytorch 的學(xué)習(xí)材料也比較少，導(dǎo)致很多學(xué)習(xí)過的小伙伴經(jīng)常向我吐槽：
查資料找不到、耗時間、效率低
思路不清晰、不理解函數(shù)、參數(shù)太多
框架重難點不易理解、不太懂參數(shù)的用法
底層原理了解不透徹，不實踐很容易忘，實操能力差
不能靈活調(diào)用Api，耗費大量時間、精力
所以，如果你想深入細(xì)致了解使用 PyTorch 并快速高效地構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，那么——深度之眼攜手《PyTorch模型訓(xùn)練實用教程》
所以，如果你想深入細(xì)致了解使用 PyTorch 并快速高效地構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，那么——深度之眼攜手《PyTorch模型訓(xùn)練實用教程》原作者：余霆嵩精心打造的口碑無敵、好評無數(shù)的
