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pytorch和gluon有相同點，也有不同點。
相同點兩個多都是深度學習平臺，都可以用于卷積神經網絡、RNN等深度學習模型的搭建、訓練、學習等工作。
不同點首先，提供支持的公司不同，pytorch是Facebook的，gluon是亞馬遜的。
然后，類型定位不同，如果詳細劃分，pytorch是一個比較靈活的后端深度學習平臺，和tensorflow、mxnet這些算是一個類型，而gluon是一個高度集成的前端平臺，和keras一個類型的，也就是說，gluon的一個函數或對象集成了mxnet的多個函數，gluon的一條命令能夠完成mxnet的一堆任務，就想keras以tensorflow為后端一樣，keras高度集成了tensorflow這些后端平臺的函數。
其次，是編程方式，pytorch是基于命令式編程，簡單但速度有限，gluon結合了符號式編程和命令式編程，兼備速度和簡潔。
最后，是靈活度，pytorch集成度沒有gluon那么高，所以高度可定制，gluon集成度太高，所以靈活度有限。
Web前端開發老師來回答，教這門課已經4年了，16年參加完培訓，回到學校立刻開始教這門課。
主要涉及h5、js、jq等，還需要一點Ui設計基礎。
如果單單為了勝任這方面的編程工作能力，不需要讀研，因為對于開發人員來說最重要的是動手能力，不是理論研究。去培訓機構畫兩三萬學半年，還包推薦工作，我的學生有畢業后去培訓機構強化學習的，月薪1.5萬到2萬的很多。 前端開發現在人才需求已經趨于飽和了，不再像前幾年一樣容易拿到高薪。對于項目開發來說，重中之重還是Java，前端就算做到極致也不如高級編程來得重要。所以你要通過讀研來進入前端開發，有點殺雞用牛刀了。
如果你要花費大量精力來提升學歷，建議讀現在最火的人工智能、大數據、云計算、物聯網專業。
研究生畢業后不論是去當老師還是進公司工作都能很受歡迎。
讀研期間學習技術方面的課程比較少，主要精力用在讀文獻、選課題、開題、寫論文上，現在一篇碩士論文要10萬字，讀研期間還最起碼要發一篇論文。
所以你是沒有什么精力放在學代碼寫代碼上的，而理論研究的成果對于當項目經理，當老師是有用的。 所以請仔細做好職業規劃，對于現在新技術的把握，市場用人需求的把握決定了你以后的收入和前程。
這要看項目屬性，是課程設計、還是生產項目；如果是生產項目，還要看有沒有特別的版權、保密要求。對于普通的商業化項目來說，不用第三方框架很不明智，除非它的前端功能太少，主要事情都在后端干了。
但課程設計之類的不同，老師可能更需要看你對一些基礎知識的掌握能力，自己用原生開發更能深入理解掌握前端的基礎技術；在做的過程中可以適當參考借鑒第三方框架組件。