PyTorch代码实践思路小记（一）

初见PyTorch

主要记录自己在学习pytorch时的一些心得

明确目标

在学习前定一个小目标可以让学习更有针对性，比如这次我学习pytorch给自己定的目标是初步学习完以后可以独立完成训练mnist和cifar10两个入门的图像分类任务。在此基础上进一步学习一些细节上的概念和pytorch的相关API操作。

框架的意义

虽然是第一次使用pytorch，但在心里默认它和我以前用过的其它框架没有本质的区别，比如图像处理框架opencv或数据计算框架numpy。
我的理解是框架是为了解决某些特定领域的问题而开发的工具包，例如如果一个木匠要做椅子、桌子、衣柜的话，他就需要一些处理木头的工具，这些工具的集合就是一个框架，姑且叫它木匠框架。

又例如一个汽车修理师傅，他日常使用的可能就是扳手、起子、游标卡尺一类的工具，我们可以叫它们修理框架。因为需要处理的问题不同，所以开发出来的框架也不同，所以说框架是解决特定问题的工具包集合。

如今我们面对的是深度学习一类的问题，所以人们开发出来了pytorch、tensorflow、caffe等一类的框架。有了这个理解，后面就是学习如何使用这些框架了。

框架里的2828定律

现在有一个问题，计算机领域里的框架，动辄几百上千个API接口，也就是几百上千个工具，难道都需要从头开始，一个一个学起吗？我的经验是，不一定。

我们在生活中经常听到28定律，比如成绩好的学生只占百分之20，一个公司最优秀的员工占员工总数的百分之20。其实框架里的API也一样，最常用的接口只占总数的百分之20，而刚开始学习所需要掌握的接口又只占常用接口的百分之20。我们假设pytorch有500个接口的话，那入门学习需要掌握的接口只有500x0.2x0.2=20个，怎么样，是不是一下感觉到轻松了许多。