pytorh和tensorflow(Tensorflow和pytorch的区别是什么?哪个更好?)
两个最受欢迎的深度学习库:Pytorch和tensorflow ,这两个究竟有什么区别?他们之间有什么优缺点 。接下里和大家一起看看这其中究竟 。
第 1 点:
虽然 Tensorflow 和 PyTorch 都是开源的 ,但它们是由两个不同的向导创建的。Tensorflow 基于 Theano,由 Google 开发 ,而 PyTorch 基于 Torch ,由 Facebook 开发 。
第 2 点:
两者之间最重要的区别是这些框架定义计算图的方式 。虽然 Tensorflow 创建的是静态图 ,但 PyTorch 相信动态图 。那么这是什么意思?在 Tensorflow 中 ,必须定义模型的整个计算图 ,然后运行您的 ML 模型 。但是在 PyTorch 中 ,可以随时随地定义/操作您的图形 。这在 RNN 中使用可变长度输入时比较有用 。
第 3 点:
Tensorflow 的学习曲线比 PyTorch 更难一点 ,怎么说?PyTorch更符合Python和建设ML车型感觉更直观一些 。另一方面 ,使用 Tensorflow的话 ,必须更多地了解它的工作原理(会话 、占位符等) 。
第 4 点:
Tensorflow 的社区比 PyTorch 大得多 。这意味着更容易找到学习 Tensorflow 的资源,也更容易找到问题的解决方案。另外 ,小普还注意到 ,许多教程和 MOOC 都涵盖了Tensorflow,这是因为与 Tensorflow 相比 ,PyTorch 是一个相对较新的框架 。所以 ,在资源方面,我们就可以找到比 PyTorch 多得多的关于 Tensorflow 的内容 。
第 5 点:
如果不提及 TensorBoard ,这种比较将是不完整的。TensorBoard 可以直接在浏览器中可视化 ML 模型 。PyTorch 没有这样的工具 ,尽管可以使用像 Matplotlib 这样的工具 。不过 ,有一些集成可以将 Tensorboard 与 PyTorch 结合使用。但本机不支持它 。
最后 ,Tensorflow 在生产模型和可扩展性方面要好得多 ,因为它旨在为生产做好准备 。然而 ,PyTorch 更容易学习和使用更轻松 ,因此对于项目和快速构建原型来说相对更好 。
哪个更好?这个答案其实因人而异 。
事实是 ,有些人发现使用 PyTorch 更好 ,而其他人则发现使用 Tensorflow 更好 。两者都是伟大的框架 。
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