TensorFlow和PyTorch之间有哪些区别（） _PyTorch

本文概述

为什么我们使用TensorFlow？
为什么我们使用PyTorch？
TensorFlow和PyTorch之间的比较

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TensorFlow和PyTorch这两个框架都是使用Python语言开发的顶级机器学习库。这些是开源的神经网络库框架。 TensorFlow是用于执行各种任务所需的差分和数据流编程的软件库, 但PyTorch基于Torch库。
为什么我们使用TensorFlow？ TensorFlow是一个用于机器学习应用程序的库框架。该框架是一个数学库, 主要用于数值计算以应用图形中的数据。图的边缘可以表示多维数据数组, 而节点则表示各种准确的表示形式。它教授神经网络有关数学符号, 图像识别和部分微分的知识, 并且完全能够在多个GPU和CPU上运行。它的体系结构是灵活的。
该框架可能还支持C＃, Haskell, Julia, Rust, Scala, Crystal和OCami。
为什么我们使用PyTorch？ PyTorch是一个机器学习库, 适用于诸如自然语言处理之类的应用程序。 Pytorch也适用于构建各种类型的应用程序。
该库框架具有两个基本功能：
【TensorFlow和PyTorch之间有哪些区别（）】该库的第一个功能是自动区分深度神经网络的训练和构建。
第二个特征是在高功率GPU加速的支持下的计算张量。
Pytorch具有三个操作模块。最佳模块, 自动毕业模块和nn模块。每个模块都有其特定的功能和应用程序。
例如, 最佳模块用于实现用于开发神经网络的各种算法。 nn模块用于定义所有复杂的低层神经网络。

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TensorFlow和PyTorch之间的比较

Basic	TensorFlow	PyTorch
Library	TensorFlow是一个免费软件库, 该库本质上是开源的。	PyTorch框架是一个开放源代码的机器学习库。
Origin	该库由Google脑部团队根据建立模型的数据流图的思想开发。	该库由一个基于火炬的Facebook人工智能研究小组开发。
Compatibility	TensorFlow库与C, C ++, Java等不同的编码语言兼容。	PyTorch库仅用于基于Python的编码。
Feature	该框架用于向机器教授许多计算方法。	该框架用于构建神经网络和自然语言处理。
APIs	TensorFlow库同时具有低级API和高级API。	PyTorch库具有低级API, 这些API专注于数组表达式的工作。
Ability	它以跨多个平台的快速计算能力而闻名。	PyTorch以其研究目的而闻名。它还有助于深度学习应用程序。
Speed	TensorFlow的速度更快, 并提供高性能。	PyTorch的速度和性能与TensorFlow非常相似。
Architecture	TensorFlow的架构很复杂, 很难理解。	Pytorch的体系结构非常复杂, 对任何初学者来说都是挑战。
调试能力	TensorFlow中的调试过程很复杂。	与Keras和TensorFlow相比, Pytorch的调试能力更好。
Capability	TensorFlow能够处理大型数据集, 因为该库的处理速度非常快。	Pytorch可以处理大型数据集和高性能任务。
Size	TensorFlow的代码大小较小, 以提高准确性。	Pytorch的所有代码均由单独的行组成。
Projects	最受欢迎的TensorFlow项目是Magenta, Sonnet, Ludwig	高PyTorch计划是CheXNet, PYRO, Horizo??n
Ramp-Up Time	PyTorch正在利用Numpy并具有使用图形卡的能力。	TensorFlow具有依赖关系, 其中使用TensorFlow执行引擎运行已编译的代码。