从Tensorflow转移到Pytorch

    这几天纠结于Tensorflow在处理语音数据时接口问题，在遇到大量的语音时无法找到函数来处理，搜寻一番可以使用数据迭代器来使用。在最开始接触神经网络就是google的Tensorflow，现在发现Tensorflow接口和网络上议论的类似，接口太复杂，即使使用keras发现学习成本太高。

    笔者的最初的实践和经验都是基于Tensorflow来构建的，虽然时间短，但是还是积累了一点资料，在后期可以直接复用。但是最近在知乎看了看Pytorch的评价，纠结了几天，笔者决定将神经网络的深度学习从Tensorflow转移到Pytorch！

    两个框架都基于基础数据类型张量（tensor）工作，可能接口和方法有一丝区别，但是思维和逻辑是不会变得。笔者得想法是单人作战，应该花时间在模型得教调上面，而不是api接口处理上面，可以尽快得构建自己的模型，探索世界。

    接下来几天就是系统性的学习下面这本书籍啦，先看看Pytorch到底咋样，再决定深度探索Pytorch还是返回原来的Tensorflow进行大量语音文件接口的处理。