srcmini本文概述
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：
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。
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, Horizon |
| 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。 |
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