Разлика между Tensorflow срещу Pytorch
В съвременния свят изкуственият интелект е една от ключовите възможности за всякакъв вид организация. Всички организации основно се стремят да направят възможно най-голяма автоматизация и да избегнат всякакъв вид ръчна зависимост за всеки сектор от своя бизнес. В тази ситуация дълбокото обучение идва с много привлекателна архитектура с разнообразни комунални услуги и много лесно да се разработи от програмиста по всяко време. Той също така помага на всякакъв вид организация, която е насочена главно към автоматизация и желае да избегне човешката зависимост, като използва различен вид методологии, които постигат максимална предпочитана ефективност на всеки вид компютър, който всъщност работи като човек. Сега като се имат предвид разработчиците на сортове, които са готови да използват тази техника за автоматизация по всяко време за своя продукт за по-добра автоматизация, те трябва да намерят някакъв отворен инструмент за използването и разработването на същия. Има много големи компании като Google, Facebook или други разновидности. Големите компании имат свои многобройни версии, които зависят от различни видове рамки, но максимумът е разработен на езика на Python, където някой лесно може да научи едно и също по всяко време, може да може да се развива съгласно тяхното изискване за продукт и също така може да обучи други хора от документацията за сортовете, предоставена от тези големи компании.
Сравнение между главата на Tensorflow срещу Pytorch (Инфографика)
По-долу са първите 2 сравнения на Tensorflow с Pytorch: 
Ключови разлики между Tensorflow срещу Pytorch
И двете Tensorflow срещу Pytorch са популярни решения на пазара; нека да обсъдим някои от основните разлики между Tensorflow vs Pytorch:
- Tensorflow е една от популярните рамки за автоматично изчисляване, която по всяко време използва от множество организации за дълъг период от време, без какъвто и да е вид, наречен шут. Той е проектиран от Google и предостави един от първите вкусове на всеки от разработчиците, които всъщност са готови да направят автоматизация на своя продукт. Максимално голямата организация обикновено предпочита да използва Tensorflow поради отличната им поддръжка във всеки момент, а също и много кратка документация. Той също така помага на програмиста за най-добрата им подкрепа при всякакъв вид съмнения или разбиране на пропастта, особено в случай на избягване на сложността на графичния изчислителен дизайн. Тъй като провеждането на сесията в tensorflow е малко критично от която и да е друга налична на пазара популярна рамка. Докато в последно време Pytorch е съвсем нова рамка, въведена наскоро, тя е основната програма за избягване на всякакъв вид сложност, с която обикновено се сблъскват разработчиците в случай на работа с tensorflow. Програмистът може да може да напише кода много лесно в Pytorch, като получи някои основни познания за кодиращата структура на Python. Pytorch е разработен основно на базата на технологии на Python, той също използва C ++ и поддържа CUDA поддръжка за бекенда. Освен това следва една от големите ползи за поддръжка на почти всички големи операционни системи, предлагани на пазарите като Linux, Windows или MacOS.
- Изпълнението на tenserflow е малко трудно винаги за начинаещите по всяко време поради сложността им от стъпки. Да предположим, че човек иска да използва tensorflow за изграждане на една от графичните презентации върху тенор или графика означава, че желае да спомене или изгради едно измерение върху коефициента на владеене, както и да желае да планира да назначи един конкретен заместител на място за всякакъв вид променливи, дефинирани в кода, в в този случай, разработчикът трябва да следва две различни стъпки по всяко време за изпълнението. Не само, че няма да стартира необходимата сесия. За да гледа сесията, тя трябва да стартира сесията, за да се съобрази с всички изчисления, които трябва да бъдат разработени за тази конкретна стъпка. Винаги е малко сложно по всяко време за начинаещи. Докато Pytorch е малко напред в тази специфична техника, всеки вид присвояване на конкретен заместител на променливата и графичната сграда може да се извърши чрез една нова концепция като графичен подход, като се използва динамично изчисление. Винаги е лесно за разработчика, който всъщност е много удобен в математическите библиотеки, налични в технологиите на Python. За програмиста е много лесно да напише функция за вход и изход, няма нужда да предприема допълнително главоболие за прилагане на правилното измерение в мандата.
Tensorflow vs Pytorch сравнителна таблица
По-долу е най-горното сравнение между Tensorflow vs Pytorch:
| Основата на сравнението между Tensorflow vs Pytorch |
Tensorflow |
Pytorch |
| Общ | Tensorflow се предлага основно от Google и е една от най-популярните рамки за дълбоко обучение в сегашната среда. Той премества техниката на автоматизация на всеки човек като компютър толкова ефективно и променя цялостното мислене на автоматизацията към сегашната индустрия абсолютно в новия режим. Да се счита всеки вид ситуация като голямо предизвикателство и да се прехвърли същата при автоматизирането на логиката много умно. Компанията, която изобретява, е Google, така че автоматично тя може да бъде най-добрият избор от всеки поради обратната връзка на Google и други за всяка ситуация. | Pytorch е една от новите рамки и понастоящем е много популярна за всеки от начинаещите. Голямата полезност, която всъщност се предоставя от Pytorch, пише код много лесно, без излишни придобивки на знания от разработчика. Така автоматично този ще бъде голям популярен за начинаещите, които ще разработят логика за автоматизация на своя продукт. Pytorch в основата си е разработен на базата на езика Python, също така е приета подкрепата на C ++ и като бекенд използва CUDA. Голямата полезност е, че може да бъде достъпна за почти всички видове операционни системи като Linux, MacOS и Windows. |
| изпълнение | В момента на инициализиране на която и да е от рамките за дълбока учебна автоматизация, това е една от задължителните части за изграждане на графика, където tensorflow е малко сложен. Като пример да предположим, че едно от изискването на разработчика да изгради едно измерение въз основа на тензор (или графика), в същото време той трябва да зададе един конкретен заместител за дефиниране на променливи, в този случай трябва да се направи отделно в tensorflow. След като и двете от тези задачи приключат, тя трябва да извърши съответната сесия за изпълнение на изчисленията. Което е по-сложно за начинаещите по всяко време. | Pytorch всъщност следва един динамичен подход в случай на изчисляване на графично представяне. |
заключение
Сравнявайки и двата Tensorflow с Pytorch, tensorflow е най-често популярен заради своите функции за визуализация, които се разработват автоматично, тъй като работи дълго време на пазара. Докато Pytorch е твърде нов на пазара, те са популярни основно заради динамичния си изчислителен подход, което прави тази рамка по-популярна за начинаещите. Но въпреки това, tendorflow винаги е за предпочитане за всякакъв вид организация за отлична визуализация, поддръжка и дългосрочна достъпност.
Препоръчителен член
Това е справочник за най-високото отличие сред Tensorflow vs Pytorch. Тук допълнително разглеждаме разграничаването на ключовете Tensorflow срещу Pytorch по таблица за инфографики и сравнение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- R Програмиране срещу Python - Знайте разликите
- Джира срещу Редмин - Топ 3 разлики
- laravel срещу Ruby on Rails - Най-добри разлики
- PowerShell срещу Bash - Невероятни разлики
- PowerShell срещу команден ред | Кой е по-добър?