2018年4月2日推荐——PyTorch
昨天，Facebook把Caffe2合并到PyTorch中，让主力支持的两大深度学习框架为一，引起很大的关注。
昨天，Facebook把Caffe2合并到PyTorch中，让主力支持的两大深度学习框架为一，引起了很大的关注。这一次的合并，我觉得应该算是PyTorch的新的开始。
我在工程中使用PyTorch的时间不多，只能算入门水平。在这里，借用老师木对PyTorch和Caffe2的总结。
PyTorch算是NLP应用首选，单机场景下的王者，但难以支撑大规模应用。而Caffe2，CV场景有优势，代码干净利落，网络库gloo独具特色。
PyTorch发布一年来，渗透率持续增长，目前应该是第二的位置。我在它发布之后就去跑了一些官方文档里面的一些例子，确实使用起来比Tensorflow舒服，比较适合快速搭模型。而Caffe和Caffe2主场是CV，由于我并不做CV，以前只跑了几个Caffe的开源项目，并不好评价Caffe2。
合并官方的态度可以查看贾扬清知乎回答： https://www.zhihu.com/question/270578639/answer/356272458
图为Caffe2项目中的readme 提到此次合并
下面给一个PyTorch入门的一些资源：
官方文档：http://pytorch.org/tutorials/ 建议必读
pytorch-tutorial: https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial
国内的tutorial：
pytorch-beginner: https://github.com/SherlockLiao/pytorch-beginner
pytorch-book: https://github.com/chenyuntc/pytorch-book
以上两个项目都有出版书，不必买书，直接看代码就好。
公开课程：
PyTorchZeroToAll: https://github.com/hunkim/PyTorchZeroToAll
HKUST给学生快速入门的课程，YouTube和B站都有视频，也有Lecture Slides。
Pytorch NLP应用:
AllenNLP: AllenNLP 框架是使用PyTorch 构建的平台，目的是让使用者在 NLP 任务中能够轻松的使用深度学习方法，后续会详细介绍。