Diferența dintre Tensorflow și Pytorch
În lumea actuală a inteligenței artificiale una dintre posibilitățile cheie pentru orice fel de organizație. Toată organizația țintește în principal să facă cât mai mult automatizare și să evite orice fel de dependență manuală pentru fiecare sector al activității lor. În acest tip de situații, învățarea profundă vine cu o arhitectură foarte atractivă, cu utilități de soiuri și foarte ușor de dezvoltat de către dezvoltator în orice moment. De asemenea, ajută orice tip de organizație care vizează în principal automatizarea și care dorește să evite dependența umană, folosind diferite tipuri de metodologii care maximizează întotdeauna eficiența preferabilă a oricărui tip de computer care funcționează de fapt ca om. Acum, luând în considerare dezvoltatorii soiurilor care sunt dispuși să folosească acea tehnică de automatizare oricând pentru produsul lor pentru o mai bună automatizare, ei trebuie să afle unele instrumente deschise pentru utilizarea și dezvoltarea aceluiași. Există o mulțime de companii mari, cum ar fi Google, Facebook sau alte soiuri, companiile mari au propriile versiuni multiple, care depind de diferite tipuri de cadre, dar maximul este dezvoltat în limbajul Python, unde cineva poate învăța cu ușurință despre același lucru oricând, poate să se dezvolte în conformitate cu cerințele lor de produs și, de asemenea, poate antrena alte popoare din documentațiile soiurilor furnizate de acele mari companii.
Comparație între cap și cap între Tensorflow și Pytorch (Infografie)
Mai jos se află primele 2 comparații între Tensorflow și Pytorch: 
Diferențele cheie între Tensorflow și Pytorch
Atât Tensorflow, cât și Pytorch sunt alegeri populare pe piață; hai să discutăm unele dintre diferențele majore dintre Tensorflow și Pytorch:
- Tensorflow este unul dintre cadrele populare de calcul auto pe care le folosește oricând de către o organizație multiplă pentru o lungă perioadă de timp, fără niciun fel de hustle numit. Acesta a fost conceput de Google și a oferit unul dintre primele gusturi oricăruia dintre dezvoltatorii care sunt dispuși de fapt să facă automatizare pentru produsul lor. O organizație maximă mare preferă, în mod normal, să folosească Tensorflow, datorită suportului excelent în orice moment și a documentației foarte scurte. De asemenea, ajută dezvoltatorul pentru cel mai bun sprijin pentru orice fel de îndoieli sau decalaje de înțelegere, în special în cazul evitării complexității proiectării de calcul grafic. Deoarece derularea sesiunii în tensiune este puțin critică decât orice alt cadru popular disponibil pe piață. În timp ce Pytorch este, în alte mâini, un cadru nou introdus recent, este principala agendă pentru evitarea oricăror complexități cu care se confruntă în mod normal dezvoltatorii în cazul lucrării cu tensiune. Dezvoltatorul poate scrie codul foarte ușor în Pytorch obținând cunoștințe de bază despre structura de codare Python. Pytorch este dezvoltat în principal pe baza tehnologiilor Python, a folosit și C ++ și a menținut suportul CUDA pentru backend. De asemenea, urmează una dintre marile utilități de a sprijini aproape întregul mare sistem de operare disponibil pe piețele precum Linux, Windows sau MacOS.
- Punerea în aplicare a fluxului de tensiune este puțin dificilă întotdeauna pentru începători, pentru complexitatea pașilor. Să presupunem că doriți să utilizați tensorflow pentru construirea uneia dintre prezentările grafice pe tenor sau grafic înseamnă că este dispus să menționeze sau să construiască o dimensiune pe termen și ar dori să planifice pentru a atribui un marcator de loc specific pentru orice fel de variabile definite în cod, în în acest caz, dezvoltatorul ar trebui să urmeze doi pași diferiți oricând pentru execuție. Nu numai că nu va începe sesiunea dorită. Pentru a stabili sesiunea, trebuie să execute sesiunea pentru a ține cont de toate calculele care trebuie realizate pentru acel pas specific. Este întotdeauna puțin complex oricând pentru începători. În timp ce Pytorch avansează puțin în acea tehnică specifică, orice fel de atribuire unui locativ specific pe clădirea variabilă și grafică se poate face printr-un concept nou, cum ar fi abordarea grafică, utilizând calculul dinamic. Este întotdeauna ușor pentru dezvoltator, care este de fapt foarte confortabil în bibliotecile matematice disponibile în tehnologiile Python. Este foarte ușor pentru dezvoltator să scrie funcția de intrare și ieșire, nu este nevoie să fie nevoie de o durere de cap suplimentară pentru implementarea dimensiunii corespunzătoare în funcție.
Tabelul de comparare Tensorflow vs Pytorch
Mai jos este cea mai înaltă comparație între Tensorflow și Pytorch:
| Baza de comparație între Tensorflow și Pytorch |
Tensorflow |
Pytorch |
| General | Tensorflow este furnizat în principal de Google și este unul dintre cele mai populare cadre de învățare profundă din mediul actual. Acesta mută tehnica de automatizare a oricărui om ca un computer atât de eficient și schimbă întreaga gândire a automatizării către industria actuală absolut în noul mod. Considerând orice fel de situație ca o mare provocare și transferăm aceeași în automatizarea logicii foarte inteligent. De asemenea, inventarea companiei este Google, deci automat poate fi cea mai bună alegere de către oricine datorită feedback-ului Google și a altor persoane pentru orice situație. | Pytorch este unul nou cadru, iar de acum este foarte popular pentru oricare dintre începători. Marea utilitate oferită de Pytorch este scrierea codului foarte ușor, fără niciun fel de câștig de cunoștințe suplimentare de către dezvoltator. Deci automat, acesta va fi foarte popular pentru începătorii care vor dezvolta logica automatizării pentru produsul lor. Pytorch este dezvoltat practic pe baza limbajului Python, a fost luat și de suportul C ++ și ca backend a folosit CUDA. Marea utilitate este că poate fi disponibil pentru aproape toate tipurile de sisteme de operare, cum ar fi Linux, MacOS și Windows. |
| Punerea în aplicare | În momentul inițializării oricărui cadru de automatizare a învățării profunde, este una dintre părțile obligatorii ale graficului de construcție, unde tensiunea este puțin complexă. Ca exemplu, presupunem că una dintre cerințele dezvoltatorului de a construi o dimensiune bazată pe tensor (sau grafic), în același timp el trebuie să atribuie un marcator de loc specific pentru variabile definite, în acest caz, acesta trebuie făcut separat în tensiune. Odată ce ambele sarcini au fost finalizate, trebuie să ruleze sesiunea corespunzătoare pentru o execuție a calculării. Ceea ce este mai complicat pentru începători oricând. | Pytorch a urmat de fapt o abordare dinamică în cazul reprezentării grafice. |
Concluzie
Comparând atât Tensorflow cu Pytorch, tensorflow este foarte popular pentru caracteristicile lor de vizualizare, care sunt dezvoltate automat, deoarece funcționează mult timp pe piață. În timp ce Pytorch este prea nou pe piață, ele sunt în special populare pentru abordarea lor de calcul dinamic, ceea ce face acest cadru mai popular pentru începători. Dar totuși, tendorflow este întotdeauna de preferat pentru orice tip de organizație pentru vizualizare excelentă, suport și disponibilitate îndelungată.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru cea mai înaltă distincție între Tensorflow și Pytorch. Aici, în plus, avem în vedere diferențierea cheii Tensorflow și Pytorch prin infografie și tabelul de comparație. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Programare R vs Python - Cunoașteți diferențele
- Jira vs Redmine - Top 3 Differences
- laravel vs Ruby on Rails - cele mai bune diferențe
- PowerShell vs Bash - Diferențe uimitoare
- PowerShell vs prompt de comandă | Care este mai bun?