想學習pytorch，需要先學習python嗎？Python是目前非常流行的深度學習框架。如果你想學習它，你最好先學習一些Python編程基礎(chǔ)，因為很多使用Python的代碼都是用Python開發(fā)的。

想學習pytorch，需要先學習python嗎？

Python是目前非常流行的深度學習框架。如果你想學習它，你最好先學習一些Python編程基礎(chǔ)，因為很多使用Python的代碼都是用Python開發(fā)的。在學習了一些Python之后，奠定了一個很好的基礎(chǔ)，它將幫助你理解和學習Python。在建房子之前打好基礎(chǔ)是事實。

網(wǎng)上有很多關(guān)于Python的免費教程。在今天的文章中，我寫了一篇關(guān)于學習python的文章。在理解了python的一些基本語法之后，我可以編寫和運行一些簡單的python程序，然后我就可以開始學習python了。在其官方網(wǎng)站上有一個學習教程供參考：http:http:www.python.com//pytorch.org/tutorials/

學Python一定要會算法嗎？

一開始你不必好好學習算法。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學好軟件開發(fā)離不開計算機理論基礎(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡技術(shù)、算法研究等，如果你喜歡這項技術(shù)，那就不是問題。先開始，你可以彌補。

2. 算法是軟件開發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學習算法，首先選擇經(jīng)典算法教材?；镜目梢詮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學習，其中包含一些基本的算法，然后再學習特殊的算法（實際上，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習算法一般就足夠了）。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語言，但是語言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬事開頭難。只要你開始，剩下的就是慢慢操作這項技術(shù)。該算法在實際應用中是最快、最強的。

希望對您有所幫助

在很多情況下，性能不是瓶頸。大約80%的應用程序不需要高性能。

為什么Python效率這么低，還這么火？

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具體來說，當前主流的神經(jīng)網(wǎng)絡模型使用梯度下降算法進行訓練，或?qū)W習參數(shù)。學習速率決定權(quán)重在梯度方向上成批移動的距離。理論上，學習率越高，神經(jīng)網(wǎng)絡的學習速度越快。但是，如果學習速率過高，可能會“穿越”損失函數(shù)的最小值，導致收斂失敗。

上圖左邊是高學習率，右邊是低學習率，來源：mikkel Duif（quora）

那么，如何找到最佳學習率？

方法。但是，這種方法的初始學習率（上例中為0.1）不應該太高。如果初始學習率太高，可能會“穿越”最優(yōu)值。

另外，還有另外一種思路，就是逆向操作，從學習率很低開始，每批之后再提高學習率。例如，從0.00001到0.0001，再到0.001，再到0.01，再到0.1。這個想法背后的直覺是，如果我們總是以很低的學習率學習，我們總是可以學習到最好的權(quán)重（除非整個網(wǎng)絡架構(gòu)有問題），但它將非常緩慢。因此，從一個很低的學習率開始，我們可以肯定地觀察到損失函數(shù)的下降。然后逐漸加大學習率，直到學習率過高，導致發(fā)散。該方法還避免了上述方法初始學習率過高，一次“穿越”最優(yōu)值的隱患。這是Leslie n.Smith在2015年的論文《訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的循環(huán)學習率》中提出的方法。