Різниця між Tensorflow і Pytorch
У сучасному світі штучний інтелект - одна з ключових можливостей для будь-якого типу організації. В основному всі організації спрямовані на те, щоб зробити якнайбільше автоматизацію та уникнути будь-якої ручної залежності для кожного сектору свого бізнесу. У такій ситуації глибоке навчання набуває дуже привабливої архітектури з різноманітними утилітами і дуже простою для розробки розробником в будь-який момент часу. Він також допомагає будь-яким видам організацій, які в основному націлені на автоматизацію та готові уникнути людської залежності, використовуючи різні види методологій, які дозволяють досягти максимальної переваги завжди від ефективності будь-якого виду комп'ютерів, які насправді працюють як людина. Тепер, розглядаючи розробників сортів, які бажають використовувати цю техніку автоматизації в будь-який час для свого продукту для кращої автоматизації, вони повинні знайти якийсь відкритий інструмент для використання та розробки того ж самого. Є багато великих компаній, таких як Google, Facebook або інші різновиди, великі компанії мають свої кілька релізів, які залежать від різного роду фреймворків, але максимум розроблено мовою Python, де хтось може легко дізнатися про те саме в будь-який час, може розвиватися відповідно до їхніх потреб у продукті, а також можуть навчити інших людей із сортової документації, наданої цими великими компаніями.
Порівняння «голова до голови» між Tensorflow і Pytorch (Інфографіка)
Нижче наведено два найкращих порівняння Tensorflow - Pytorch: 
Ключові відмінності між Tensorflow і Pytorch
І Tensorflow vs Pytorch - популярний вибір на ринку; Давайте обговоримо деякі основні відмінності між Tensorflow і Pytorch:
- Tensorflow - це одна з популярних систем автоматичного обчислення, яку в будь-який час використовує багато організацій протягом тривалого часу без будь-якого виду, що називається суєтою. Він розроблений Google і надав один із перших смаків будь-кому з розробників, які насправді готові зробити автоматизацію для свого продукту. Максимально велика організація зазвичай вважає за краще використовувати Tensorflow завдяки їх чудовій підтримці в будь-який момент часу, а також дуже короткій документації. Це також допомагає розробнику найкращим чином підтримувати будь-які сумніви чи розбіжності, особливо у випадку уникнення складності дизайну графічних обчислень. Оскільки запуск сесії в tensorflow є мало критичним, ніж будь-який інший доступний на ринку популярний каркас. У той час, як Pytorch в інших руках зовсім нові рамки, запроваджені останнім часом, це головний порядок денний уникнення будь-яких складностей, з якими зазвичай стикаються розробники у разі роботи з tensorflow. Розробник може дуже легко записати код у Pytorch, отримавши деякі основні знання про структуру кодування Python. Pytorch в основному розробляється на основі технологій Python, він також використовує C ++ і підтримує підтримку CUDA для бекенда. Це також випливає з однієї з найбільших утиліт підтримки майже всієї великої операційної системи, доступної на таких ринках, як Linux, Windows або MacOS.
- Реалізація течії потоку є невеликою проблемою завжди для початківців у будь-який час для їх складності. Припустимо, хто хоче використовувати тензорфлоу для побудови однієї з графічних презентацій на тенорі або графіку, означає, що готовий згадати або будувати один вимір на терміні, а також готовий планувати призначення одного конкретного заповнювача для будь-якого типу змінних, визначених у коді, у у такому випадку розробнику потрібно буде виконувати два різні кроки будь-коли для виконання. Мало того, що він не запустить необхідний сеанс. Для запуску сеансу потрібно запустити сеанс, щоб мати на увазі всі обчислення, які необхідно розробити для цього конкретного кроку. Це завжди трохи складний час для початківців. Тоді як Pytorch є невеликим заздалегідь у цій конкретній техніці, будь-який вид присвоєння конкретному заповнювачу місця на змінній та графічній побудові може бути виконаний однією новою концепцією, як графічний підхід, використовуючи динамічні обчислення. Це завжди легко для розробника, якому насправді дуже зручно в математичних бібліотеках, доступних за технологіями Python. Розробнику дуже просто записати функцію введення та виведення, не потрібно приймати додаткових головних болів для впровадження належних розмірів у власність.
Таблиця порівняння Tensorflow vs Pytorch
Нижче наведено найкраще порівняння Tensorflow vs Pytorch:
| Основа порівняння Tensorflow - Pytorch |
Tensorflow |
Піторх |
| Загальні | Tensorflow в основному надається Google і є однією з найпопулярніших рамок глибокого навчання в сучасних умовах. Це переміщує техніку автоматизації будь-якої людини, як комп'ютер, настільки ефективно, і змінює все мислення автоматизації на сучасну галузь абсолютно в новому режимі. Розглядаючи будь-яку ситуацію як великий виклик і переносити те саме в автоматизації логіки дуже розумно. Також компанія-винахідниця - це Google, тому автоматично вона може бути найкращим вибором для будь-кого, завдяки відгукам Google та іншим для будь-якої ситуації. | Pytorch - це один новий фреймворк і на сьогоднішній день дуже популярний для будь-кого з початківців. Велика утиліта, яку насправді надає Pytorch, пише код дуже легко без будь-якого додаткового отримання знань розробником. Тож автоматично цей користувач стане популярним для початківців, які збираються розробляти логіку автоматизації свого продукту. Pytorch, в основному, розроблений на основі мови Python, він також сприймав підтримку C ++ і як бекенд використовував CUDA. Велика корисність полягає в тому, що вона може бути доступна майже для всіх типів операційних систем, таких як Linux, MacOS та Windows. |
| Впровадження | На момент ініціалізації будь-якої із рамки автоматизації глибокого навчання це одна з обов'язкових частин побудови графіка, де тензорфлоу є трохи складним. Наприклад, припустимо, що одна з вимог розробника до побудови одного виміру на основі тензора (або графіка), в той же час йому потрібно призначити один конкретний заповнювач для визначення змінних; у цьому випадку це потрібно робити окремо в тензорфлоу. Після того як обидва ці завдання виконані, він повинен запустити відповідний сеанс для запуску обчислень. Що складніше для початківців у будь-який час. | Pytorch фактично дотримувався одного динамічного підходу у випадку обчислення графічного зображення. |
Висновок
Порівнюючи і Tensorflow з Pytorch, tensorflow здебільшого популярний за своїми функціями візуалізації, які автоматично розвиваються, оскільки він тривалий час працює на ринку. У той час як Pytorch занадто нова на ринку, вони в основному популярні завдяки своєму динамічному обчислювальному підходу, що робить цю основу більш популярною для початківців. Але все-таки, tendorflow завжди кращий для будь-якої організації для чудової візуалізації, підтримки та тривалої доступності.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо найвищого розрізнення серед Tensorflow vs Pytorch. Тут ми додатково розглянемо диференціацію ключів Tensorflow проти Pytorch за інфографікою та таблицею порівняння. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- R Програмування проти Python - Знайте відмінності
- Джира проти Редмін - Топ-3 відмінності
- laravel vs Ruby on Rails - найкращі відмінності
- PowerShell vs Bash - Дивовижні відмінності
- PowerShell vs командний рядок | Який з них кращий?