PyTorch和TensorFlow的区别

有各种深度学习库,但最著名的两个库是PyTorch和Tensorflow。虽然这两个库都是开源库,但有时却很难搞清楚这两个库的区别。它们在商业代码和学术研究中被广泛使用。

PyTorch

PyTorch是一个用于机器学习的开源库。它是由Facebook开发的,并在2016年首次向公众发布。它是强制性的,这意味着它可以立即运行,用户可以在编写完整的代码之前检查它是否工作。我们可以写一部分代码并实时检查,它是内置的基于python的实现,作为一个深度学习平台提供兼容性。由于它的用户友好界面,它迅速获得了用户,这使得Tensorflow团队在Tensorflow 2.0中获得了它的流行功能。

TensorFlow

就像PyTorch一样,它也是一个用于机器学习的开源库。它是由谷歌开发的,于2015年发布。它的名字本身就表达了我们如何在数据上执行和组织任务。生产和研究是Tensorflow的主要用途。神经网络大多使用Tensorflow来开发机器学习应用。

S.No Pytorch TensorFlow
1 Pytorch是由Facebook开发的 TensorFlow是由Google开发的
2 Pytorch是使用Torch库制作的。 TensorFlow被部署在Theano,这是一个python库。
3 Pytorch在动态图的概念上工作 TensorFlow相信静态图的概念
4 与Tensorflow相比,Pytorch的功能较少。 TensorFlow有更高层次的功能,并提供广泛的工作选择。
5 Pytorch使用简单的API,节省了整个模型的重量。 TensorFlow有一个很大的好处,就是整个图可以被保存为协议缓冲区。
6 Pytorch对部署的支持相对较少。 与Pytorch相比,TensorFlow对嵌入式和移动部署的支持更多。
7 Pytorch有一个较小的社区。 TensorFlow有一个较大的社区。
8 Pytorch很容易学习和理解。 TensorFlow相对来说比较难学。
9 Pytorch要求用户将所有东西都存储到设备中。 默认设置在Tensorflow中得到很好的定义。
10 Pytorch有一个动态的计算过程。 TensorFlow需要使用调试器工具。
11 Pytorch的一些功能或库是:PYRO, Horizon, CheXNet等。 TensorFlow的一些特征或库是:Sonnet, Ludwig, Magenta等。

PyTorch和TensorFlow的区别

不能说一个库好,一个库坏,两者都是非常有用的框架,并被大规模使用。两者都是机器学习库,用于完成各种任务。Tensorflow是一个有用的工具,具有调试功能和可视化功能,它还将图形保存为协议缓冲区。另一方面,Pytorch由于其友好的使用方式,仍在不断发展壮大并吸引着python开发者。简而言之,Tensorflow用于更快地实现自动化,并制作人工智能相关的产品,而那些更注重研究的开发者则更喜欢使用Pytorch。