Różnica między Tensorflow a Pytorch
W obecnym świecie sztuczna inteligencja jest jedną z kluczowych możliwości każdej organizacji. Cała organizacja przede wszystkim dąży do jak największej automatyzacji i uniknięcia jakiejkolwiek ręcznej zależności dla każdego sektora swojej działalności. W takiej sytuacji przychodzi głęboka nauka z bardzo atrakcyjną architekturą z różnorodnymi narzędziami i bardzo łatwa do opracowania przez programistę w dowolnym momencie. Pomaga także każdej organizacji, która dąży głównie do automatyzacji i chce uniknąć zależności od człowieka, poprzez zastosowanie innego rodzaju metodologii, które maksymalizują zawsze preferowaną wydajność każdego rodzaju komputera, który faktycznie działa jak człowiek. Teraz, biorąc pod uwagę twórców odmian, którzy są gotowi zastosować tę technikę automatyzacji w dowolnym momencie dla swojego produktu w celu lepszej automatyzacji, muszą znaleźć jakieś otwarte narzędzie do korzystania i rozwijania tego samego. Istnieje wiele dużych firm, takich jak Google, Facebook i inne odmiany. Duże firmy mają własne wydania, które zależą od różnego rodzaju frameworków, ale maksimum jest opracowane w języku Python, w którym ktoś może się łatwo dowiedzieć o tym samym w dowolnym momencie, może się rozwijać zgodnie z ich wymaganiami dotyczącymi produktu, a także może szkolić inne narody z dokumentacji odmian dostarczonej przez te duże firmy.
Bezpośrednie porównanie Tensorflow vs Pytorch (infografiki)
Poniżej znajdują się 2 najlepsze porównania Tensorflow vs Pytorch: 
Kluczowe różnice między Tensorflow a Pytorch
Zarówno Tensorflow jak i Pytorch są popularnymi wyborami na rynku; omówmy niektóre z głównych różnic między Tensorflow a Pytorch:
- Tensorflow to jedna z popularnych ram obliczeń automatycznych, z której w dowolnym momencie korzysta wiele organizacji przez długi czas bez żadnego rodzaju tzw. Zgiełku. Zaprojektowany przez Google i zapewnił jeden z pierwszych gustów wszystkim programistom, którzy faktycznie chcą dokonać automatyzacji swoich produktów. Maksymalnie duża organizacja zwykle woli korzystać z Tensorflow ze względu na ich doskonałe wsparcie w dowolnym momencie i bardzo krótką dokumentację. Pomaga także programistom w ich najlepszym wsparciu dla wszelkiego rodzaju wątpliwości lub zrozumienia luki, szczególnie w przypadku uniknięcia złożoności projektowania grafiki komputerowej. Ponieważ uruchamianie sesji w tensorflow jest mało istotne niż jakikolwiek inny popularny framework dostępny na rynku. Podczas gdy Pytorch jest w innych rękach bardzo dużo nowych ram, które ostatnio wprowadzono, jest to główny program unikania wszelkiego rodzaju złożoności, z jakimi zwykle spotykają się deweloperzy w przypadku pracy z tensorflow. Deweloper może bardzo łatwo napisać kod w języku Pytorch, uzyskując podstawową wiedzę na temat struktury kodowania w języku Python. Pytorch jest rozwijany głównie w oparciu o technologie Python, używa również C ++ i utrzymuje wsparcie CUDA dla backendu. Jest także jednym z dużych narzędzi obsługujących prawie cały duży system operacyjny dostępny na rynkach takich jak Linux, Windows lub MacOS.
- Wdrożenie Tenserflow jest zawsze trudne dla początkujących w każdym momencie ze względu na ich złożoność kroków. Załóżmy, że ktoś chce wykorzystać tensorflow do zbudowania jednej z prezentacji graficznych na tenorze lub grafie, co oznacza chęć wspomnienia lub zbudowania jednego wymiaru na kadencji, a także zaplanowanie przypisania jednego określonego symbolu zastępczego dla dowolnego rodzaju zmiennych zdefiniowanych w kodzie, w w takim przypadku deweloper powinien wykonać dwa różne kroki w dowolnym momencie wykonania. Nie tylko nie rozpocznie wymaganej sesji. Aby rozpocząć sesję, należy ją uruchomić, aby mieć na uwadze wszystkie obliczenia, które należy opracować dla tego konkretnego kroku. Dla początkujących zawsze jest to trochę skomplikowane. Podczas gdy Pytorch jest niewielkim postępem w tej konkretnej technice, każdy rodzaj przypisania do określonego symbolu zastępczego w zmiennej i graficznym budowaniu można wykonać za pomocą jednej nowej koncepcji, takiej jak podejście graficzne za pomocą obliczeń dynamicznych. Deweloperowi, który tak naprawdę bardzo dobrze czuje się w bibliotekach matematycznych dostępnych w technologiach Python, zawsze jest łatwo. Deweloperowi bardzo łatwo jest napisać funkcję wejścia i wyjścia, nie trzeba brać dodatkowego bólu głowy w celu wdrożenia odpowiedniego wymiaru w kadencji.
Tabela porównawcza Tensorflow vs Pytorch
Poniżej znajduje się najwyższe porównanie między Tensorflow a Pytorch:
| Podstawa porównania między Tensorflow a Pytorch |
Tensorflow |
Pytorch |
| Generał | Tensorflow jest głównie dostarczany przez Google i jest jedną z najpopularniejszych platform do głębokiego uczenia się w obecnym środowisku. Porusza technikę automatyzacji każdego człowieka, tak jak komputer, tak wydajnie i całkowicie zmienia myślenie o automatyzacji na obecną branżę w nowym trybie. Biorąc pod uwagę każdą sytuację jako duże wyzwanie i przenieś to samo w bardzo inteligentnej automatyzacji logiki. Wynalazcą jest również firma Google, więc automatycznie może to być najlepszy wybór dla każdego ze względu na opinie Google i inne dla każdej sytuacji. | Pytorch jest jednym z nowych frameworków i odtąd jest bardzo popularny wśród początkujących. Dużym narzędziem, które faktycznie zapewnia Pytorch, jest bardzo łatwe pisanie kodu bez żadnego dodatkowego zdobywania wiedzy przez programistę. Tak więc automatycznie ten będzie bardzo popularny wśród początkujących, którzy opracują logikę automatyzacji dla swojego produktu. Pytorch jest zasadniczo opracowany w oparciu o język Python, został również przyjęty jako wsparcie dla C ++ i jako backend używał CUDA. Dużym narzędziem jest to, że może być dostępny dla prawie wszystkich systemów operacyjnych, takich jak Linux, MacOS i Windows. |
| Realizacja | W momencie inicjalizacji dowolnej platformy automatyzacji uczenia głębokiego jest to jedna z obowiązkowych części do tworzenia wykresów, w których przepływ tensoryczny jest nieco złożony. Jako przykład załóżmy, że jeden z wymagań dewelopera do zbudowania jednego wymiaru na podstawie tensora (lub wykresu), jednocześnie musi przypisać jeden konkretny symbol zastępczy do definiowania zmiennych, w takim przypadku należy to zrobić osobno w przepływie tensorowym. Po zakończeniu obu tych zadań musi uruchomić odpowiednią sesję dla uruchomienia obliczeń. Co jest bardziej skomplikowane dla początkujących w dowolnym momencie. | Pytorch faktycznie zastosował jedno dynamiczne podejście w przypadku obliczeń graficznych. |
Wniosek
Porównując oba Tensorflow vs Pytorch, tensorflow jest najbardziej popularny ze względu na funkcje wizualizacji, które są automatycznie opracowywane, ponieważ działa on długo na rynku. Podczas gdy Pytorch jest zbyt nowy na rynku, jest popularny przede wszystkim ze względu na dynamiczne podejście komputerowe, co czyni ten framework bardziej popularnym dla początkujących. Nadal jednak przepływ ofert jest zawsze preferowany dla każdego rodzaju organizacji ze względu na doskonałą wizualizację, wsparcie i długoterminową dostępność.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po najwyższym rozróżnieniu między Tensorflow a Pytorch. Tutaj dodatkowo rozważamy różnicowanie kluczy Tensorflow vs Pytorch według infografiki i tabeli porównawczej. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Programowanie R a Python - Poznaj różnice
- Jira vs Redmine - 3 najważniejsze różnice
- laravel vs Ruby on Rails - Najlepsze różnice
- PowerShell vs Bash - Niesamowite różnice
- PowerShell vs wiersz polecenia | Który jest lepszy?