Разница между Tensorflow и Pytorch
В современном мире искусственный интеллект - одна из ключевых возможностей для любой организации. Все организации в основном нацелены на то, чтобы максимально автоматизировать работу и избежать какой-либо ручной зависимости для каждого сектора своей деятельности. В такой ситуации глубокое обучение приходит с некоторой очень привлекательной архитектурой с различными утилитами, которую разработчик может легко развить в любой момент. Это также помогает организациям любого типа, которые в основном нацелены на автоматизацию и хотят избежать зависимости от человека, используя различные виды методологий, которые максимизируют всегда предпочтительную эффективность любого типа компьютера, который фактически работает как человек. Теперь, рассматривая разработчиков сортов, которые готовы использовать эту технику автоматизации в любое время для своего продукта для лучшей автоматизации, они должны найти какой-то открытый инструмент для его использования и разработки. Есть много крупных компаний, таких как Google, Facebook или другие разновидности. У крупных компаний есть несколько собственных выпусков, которые зависят от разного рода фреймворков, но максимум разработан на языке Python, где кто-то может легко узнать об этом в любое время, может развить согласно их требованиям к продукту, а также может обучать других людей из документации сортов, предоставленной этими крупными компаниями.
Сравнение лицом к лицу между Tensorflow и Pytorch (Инфографика)
Ниже приведены лучшие 2 сравнения Tensorflow против Pytorch: 
Ключевые различия между Tensorflow и Pytorch
Оба Tensorflow против Pytorch являются популярным выбором на рынке; Давайте обсудим некоторые основные различия между Tensorflow и Pytorch:
- Tensorflow - это одна из самых популярных платформ для автоматических вычислений, которую в любое время используют многочисленные организации в течение длительного времени без какого-либо так называемого шума. Он разработан Google и предоставил один из первых вкусов любому из разработчиков, которые действительно хотят автоматизировать свой продукт. Максимально большая организация обычно предпочитает использовать Tensorflow из-за их отличной поддержки в любой момент времени, а также очень краткой документации. Это также помогает разработчику лучше всего поддерживать любые сомнения или пробелы в понимании, особенно во избежание сложности графического компьютерного дизайна. Поскольку запуск сеанса в тензорном потоке мало критичен, чем на любом другом доступном на рынке популярном фреймворке. В то время как Pytorch находится в других руках, очень много нового представляет фреймворк в последнее время, это основная задача избежать любой сложности, с которой обычно сталкиваются разработчики в случае работы с тензорным потоком. Разработчик может очень легко написать код на Pytorch, получив некоторые базовые знания о структуре кодирования Python. Pytorch в основном разработан на основе технологий Python, он также использует C ++ и поддерживает поддержку CUDA для бэкэнда. Это также следует за одной большой утилитой поддержки почти всех крупных операционных систем, доступных на рынках, таких как Linux, Windows или MacOS.
- Внедрение tenserflow не всегда сложно для новичков в любое время из-за их сложности шагов. Предположим, что кто-то хочет использовать тензорный поток для построения одного из графических представлений на теноре или графике, что означает желание упомянуть или построить одно измерение на владении, а также желание планировать назначение одного конкретного заполнителя для любых переменных, определенных в коде, в В этом случае разработчик должен выполнить два разных шага в любое время для выполнения. Мало того, что он не запустит необходимый сеанс. Чтобы начать сеанс, он должен запустить сеанс, чтобы иметь в виду все вычисления, которые необходимо выполнить для этого конкретного шага. Это всегда немного сложно в любое время для начинающих. В то время как Pytorch немного продвинулся в этом конкретном методе, любой вид назначения для конкретного заполнителя переменной и графического построения может быть выполнен с помощью одной новой концепции, такой как графический подход, с использованием динамических вычислений. Разработчику всегда легко освоить математические библиотеки, доступные в технологиях Python. Разработчику очень легко написать функцию ввода и вывода, не требуя дополнительной головной боли для реализации правильного измерения в владении.
Сравнительная таблица Tensorflow и Pytorch
Ниже приведено лучшее сравнение между Tensorflow и Pytorch:
| Основа сравнения между Tensorflow и Pytorch |
Tensorflow |
Pytorch |
| Общая | Tensorflow в основном предоставляется Google и является одной из самых популярных сред глубокого обучения в текущей среде. Он перемещает технику автоматизации любого человека, такого как компьютер, настолько эффективно и полностью меняет мышление автоматизации на текущую отрасль в новом режиме. Рассматривать любую ситуацию как большую проблему и очень умно переносить ее в автоматизации логики. Кроме того, компания-изобретатель - Google, так что автоматически она может стать лучшим выбором для всех, благодаря отзывам Google и другим для любой ситуации. | Pytorch - одна из новых фреймворков, и в настоящее время она очень популярна среди новичков. Большая утилита, которую на самом деле предоставляет Pytorch, очень легко пишет код без каких-либо дополнительных знаний, полученных разработчиком. Таким образом, автоматически этот продукт будет очень популярен среди начинающих, которые собираются разработать логику автоматизации для своего продукта. Pytorch в основном разработан на основе языка Python, он также получил поддержку C ++ и в качестве бэкэнда использовал CUDA. Большая утилита в том, что она может быть доступна практически для всех типов операционных систем, таких как Linux, MacOS и Windows. |
| Реализация | Во время инициализации любой из систем автоматизации глубокого обучения, это одна из обязательных частей построения графа, где тензорный поток немного сложен. В качестве примера предположим одно из требований разработчика к построению одного измерения на основе тензора (или графика), в то же время ему необходимо назначить один конкретный заполнитель для определяемых переменных, в этом случае это должно быть сделано отдельно в тензорном потоке. Как только обе эти задачи завершены, он должен запустить соответствующий сеанс для запуска вычислений. Что сложнее для начинающих в любое время. | Pytorch фактически следовал одному динамическому подходу в случае вычисления графического представления. |
Вывод
Сравнивая оба Tensorflow против Pytorch, тензорный поток наиболее популярен благодаря своим функциям визуализации, которые автоматически разрабатываются, поскольку он работает на рынке долгое время. В то время как Pytorch слишком новичок на рынке, он в основном популярен благодаря своему динамическому вычислительному подходу, что делает эту платформу более популярной для начинающих. Но все же, тендеропоток всегда предпочтительнее для любой организации для превосходной визуализации, поддержки и постоянной доступности.
Рекомендуемая статья
Это было руководство для самого высокого различия между Tensorflow против Pytorch. Здесь мы дополнительно рассмотрим дифференцирование ключа Tensorflow против Pytorch по инфографике и сравнительной таблице. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- R Программирование против Python - Знай различия
- Jira vs Redmine - Топ-3 отличия
- Laravel против Ruby on Rails - лучшие отличия
- PowerShell против Bash - удивительные отличия
- PowerShell против командной строки | Какой лучше?