先说结论:
如果是工程师，应该优先选TensorFlow2.
如果是学生或者研究人员，应该优先选择Pytorch.
如果时间足够，最好TensorFlow2和Pytorch都要学习掌握。
理由如下：
1，在工业界最重要的是模型落地，目前国内的大部分互联网企业只支持TensorFlow模型的在线部署，不支持Pytorch。 并且工业界更加注重的是模型的高可用性，许多时候使用的都是成熟的模型架构，调试需求并不大。
2，研究人员最重要的是快速迭代发表文章，需要尝试一些较新的模型架构。而Pytorch在易用性上相比TensorFlow2有一些优势，更加方便调试。 并且在2019年以来在学术界占领了大半壁江山，能够找到的相应最新研究成果更多。
3，TensorFlow2和Pytorch实际上整体风格已经非常相似了，学会了其中一个，学习另外一个将比较容易。两种框架都掌握的话，能够参考的开源模型案例更多，并且可以方便地在两种框架之间切换。
本书的TensorFlow镜像教程：
《30天吃掉那只TensorFlow2》：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
本书假定读者有一定的机器学习和深度学习基础，使用过Keras或TensorFlow或Pytorch搭建训练过简单的模型。
对于没有任何机器学习和深度学习基础的同学，建议在学习本书时同步参考阅读《Python深度学习》一书的第一部分"深度学习基础"内容。
《Python深度学习》这本书是Keras之父Francois Chollet所著，该书假定读者无任何机器学习知识，以Keras为工具，
使用丰富的范例示范深度学习的最佳实践，该书通俗易懂，全书没有一个数学公式，注重培养读者的深度学习直觉。。
《Python深度学习》一书的第一部分的4个章节内容如下，预计读者可以在20小时之内学完。
1，什么是深度学习
2，神经网络的数学基础
3，神经网络入门
4，机器学习基础
本书是一本对人类用户极其友善的Pytorch入门工具书，Don't let me think是本书的最高追求。
本书主要是在参考Pytorch官方文档和函数doc文档基础上整理写成的。
尽管Pytorch官方文档已经相当简明清晰，但本书在篇章结构和范例选取上做了大量的优化，在用户友好度方面更胜一筹。
本书按照内容难易程度、读者检索习惯和Pytorch自身的层次结构设计内容，循序渐进，层次清晰，方便按照功能查找相应范例。
本书在范例设计上尽可能简约化和结构化，增强范例易读性和通用性，大部分代码片段在实践中可即取即用。
如果说通过学习Pytorch官方文档掌握Pytorch的难度大概是5，那么通过本书学习掌握Pytorch的难度应该大概是2.
1，学习计划
本书是作者利用工作之余大概3个月写成的，大部分读者应该在20天可以完全学会。
预计每天花费的学习时间在30分钟到2个小时之间。
当然，本书也非常适合作为Pytorch的工具手册在工程落地时作为范例库参考。
点击学习内容蓝色标题即可进入该章节。
日期学习内容内容难度预计学习时间更新状态一、Pytorch的建模流程⭐️0hour✅day11-1,结构化数据建模流程范例⭐️⭐️⭐️1hour✅day21-2,图片数据建模流程范例⭐️⭐️⭐️⭐️2hour✅day31-3,文本数据建模流程范例⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️2hour✅day41-4,时间序列数据建模流程范例⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️2hour✅二、Pytorch的核心概念⭐️0hour✅day52-1,张量数据结构⭐️⭐️⭐️⭐️1hour✅day62-2,自动微分机制⭐️⭐️⭐️1hour✅day72-3,动态计算图⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️2hour✅三、Pytorch的层次结构⭐️0hour✅day83-1,低阶API示范⭐️⭐️⭐️⭐️1hourday93-2,中阶API示范⭐️⭐️⭐️1hourday103-3,高阶API示范⭐️⭐️⭐️1hour四、Pytorch的低阶API⭐️0hour✅day114-1,张量的结构操作⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️2hourday124-2,张量的数学运算⭐️⭐️⭐️⭐️1hourday134-3,nn.functional和nn.Module.md⭐️⭐️⭐️⭐️1hour五、Pytorch的中阶API⭐️0hour✅day145-1,Dataset和DataLoader⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️2hourday155-2,模型层⭐️⭐️⭐️1hourday165-3,损失函数⭐️⭐️⭐️1hourday175-4,TensorBoard可视化⭐️⭐️⭐️1hour六、Pytorch的高阶API⭐️0hour✅day186-1,构建模型的3种方法⭐️⭐️⭐️⭐️1hourday196-2,训练模型的3种方法⭐️⭐️⭐️⭐️1hourday206-3,使用GPU训练模型⭐️⭐️⭐️⭐️1hour2，学习环境
本书全部源码在jupyter中编写测试通过，建议通过git克隆到本地，并在jupyter中交互式运行学习。
为了直接能够在jupyter中打开markdown文件，建议安装jupytext，将markdown转换成ipynb文件。
#克隆本书源码到本地,使用码云镜像仓库国内下载速度更快 #!git clone https://gitee.com/Python_Ai_Road/eat_pytorch_in_20_days #建议在jupyter notebook 上安装jupytext，以便能够将本书各章节markdown文件视作ipynb文件运行 #!pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U jupytext #建议在jupyter notebook 上安装最新版本pytorch 测试本书中的代码 #!pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U torch torchvision torchtext torchkeras import torch from torch import nn print("torch version:", torch.__version__) a = torch.tensor([[2,1]]) b = torch.tensor([[-1,2]]) c = a@b.t() print("[[2,1]]@[[-1],[2]] =", c.item()) torch version: 1.5.0 [[2,1]]@[[-1],[2]] = 0如果本书对你有所帮助，想鼓励一下作者，记得给本项目加一颗星星star⭐️，并分享给你的朋友们喔????!
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