Rozdiel medzi Tensorflowom a Pytorchom
V súčasnom svete je umelá inteligencia jednou z kľúčových možností akejkoľvek organizácie. Celá organizácia sa zameriava predovšetkým na čo najväčšiu automatizáciu a na zabránenie akejkoľvek manuálnej závislosti pre každý sektor svojho podnikania. V tejto situácii dôjde k hlbokému učeniu sa s veľmi atraktívnou architektúrou s rôznymi nástrojmi a vývojárom sa dá kedykoľvek ľahko vyvinúť. Pomáha tiež akejkoľvek organizácii, ktorá sa zameriava hlavne na automatizáciu a je ochotná vyhnúť sa ľudskej závislosti, a to pomocou rôznych druhov metodík, ktoré maximalizujú vždy uprednostňovanú efektívnosť akéhokoľvek druhu počítača, ktorý skutočne funguje ako človek. Teraz zvažujú vývojári odrôd, ktorí sú ochotní túto automatizačnú techniku kedykoľvek použiť pre svoj produkt pre lepšiu automatizáciu, musia si nájsť nejaký otvorený nástroj na ich používanie a vývoj. Existuje veľa veľkých spoločností, ako je Google, Facebook alebo iné odrody, veľké spoločnosti majú svoje vlastné viacnásobné verzie, ktoré závisia od rôznych druhov rámcov, ale maximum je vyvinuté v jazyku Python, kde sa niekto môže kedykoľvek ľahko učiť o tom istom, môže sa rozvíjať podľa svojich požiadaviek na výrobky a tiež môžu vyškoliť ďalšie národy z dokumentácie k odrodám poskytovanej týmito veľkými spoločnosťami.
Porovnanie hlava-hlava medzi Tensorflowom a Pytorchom (infografika)
Nižšie sú uvedené najlepšie 2 porovnania Tensorflow vs Pytorch: 
Kľúčové rozdiely medzi Tensorflowom a Pytorchom
Obaja Tensorflow vs Pytorch sú populárnymi voľbami na trhu; poďme diskutovať o niektorých hlavných rozdieloch medzi Tensorflowom a Pytorchom:
- Tensorflow je jeden z populárnych systémov pre automatický výpočet, ktorý kedykoľvek používa viacero organizácií po dlhú dobu bez akéhokoľvek druhu tzv. Zhonu. Je navrhnutý spoločnosťou Google a ponúkol jednu z prvých chutí každému vývojárovi, ktorý je skutočne ochotný vykonať automatizáciu svojho produktu. Maximálna veľká organizácia zvyčajne uprednostňuje používanie Tensorflowu vďaka svojej vynikajúcej podpore v akomkoľvek čase a tiež veľmi stručnej dokumentácii. Pomáha tiež vývojárom pri ich najlepšej podpore pri akýchkoľvek pochybnostiach alebo medzerách v porozumení, najmä v prípade, že sa predíde zložitosti grafického dizajnu. Pretože spustenie relácie v tensorflowe je málo dôležité ako akýkoľvek iný populárny rámec dostupný na trhu. Zatiaľ čo program Pytorch je v poslednej dobe veľmi novým rámcom, ktorý sa nedávno predstavil, je to hlavná agenda, ktorej cieľom je zabrániť akejkoľvek zložitosti, ktorej by vývojári bežne čelili v prípade práce s tensorflow. Vývojár je schopný napísať kód veľmi ľahko v Pytorch tak, že získa základné znalosti o kódovacej štruktúre Python. Pytorch je vyvinutý hlavne na základe technológií Python, používa tiež C ++ a udržuje podporu CUDA pre backend. Taktiež nasleduje jeden z veľkých nástrojov podpory takmer všetkých veľkých operačných systémov dostupných na trhoch ako Linux, Windows alebo MacOS.
- Implementácia tenserflow je pre začiatočníkov vždy zložitá z dôvodu zložitosti krokov. Predpokladajme, že niekto chce použiť tensorflow na budovanie jednej z grafických prezentácií na tenore alebo grafe znamená ochotu spomenúť alebo postaviť jednu dimenziu na držbe a že je tiež ochotný naplánovať priradenie jedného špecifického zástupného symbolu pre akýkoľvek druh premenných definovaných v kóde, v v takom prípade by mal vývojár kedykoľvek vykonať dva rôzne kroky na vykonanie. Nielen to, že nezačne požadovanú reláciu. Ak chcete spustiť reláciu, musíte spustiť reláciu, aby ste nezabudli na všetky výpočty, ktoré je potrebné vypracovať pre tento konkrétny krok. Pre začiatočníkov je to vždy trochu zložité. Zatiaľ čo Pytorch je malým pokrokom v tejto konkrétnej technike, akýkoľvek druh priradenia konkrétnemu zástupnému symbolu v premennej a grafickej budove sa dá urobiť pomocou jedného nového konceptu, ako je grafický prístup, pomocou dynamického výpočtu. Pre vývojárov, ktorí sú skutočne veľmi pohodlní v matematických knižniciach dostupných v technológiách Python, je vždy ľahké. Je veľmi ľahké pre vývojárov písať vstupné a výstupné funkcie, nemusíte brať žiadne ďalšie bolesti hlavy na implementáciu správnej dimenzie v držbe.
Porovnávacia tabuľka Tensorflow verzus Pytorch
Nižšie je najvyššie porovnanie medzi Tensorflowom a Pytorchom:
| Základ porovnania medzi Tensorflowom a Pytorchom |
Tensorflow |
Pytorch |
| všeobecný | Tensorflow poskytuje najmä spoločnosť Google a je jedným z najpopulárnejších rámcov hlbokého vzdelávania v súčasnom prostredí. Posúva automatizačnú techniku každého človeka ako je počítač tak efektívny a celé nové myslenie automatizácie mení v súčasnom priemysle úplne v novom režime. Zvážiť akúkoľvek situáciu ako veľkú výzvu a preniesť ju rovnako inteligentnou automatizáciou logiky. Spoločnosť, ktorá vymýšľa, je tiež spoločnosť Google, takže automaticky môže byť tou najlepšou voľbou pre všetkých vďaka spätnej väzbe spoločnosti Google a iným pre každú situáciu. | Pytorch je nový rámec a odteraz je populárny pre všetkých začiatočníkov. Veľkou utilitou, ktorú skutočne poskytuje Pytorch, je písanie kódu veľmi ľahko bez toho, aby vývojár získal akékoľvek ďalšie vedomosti. Takže tento bude automaticky obľúbený aj pre začiatočníkov, ktorí vyvíjajú automatizačnú logiku pre svoj produkt. Pytorch je v podstate vyvinutý na základe jazyka Python, bol prevzatý aj podpora C ++ a ako backend používal CUDA. Veľkou pomôckou je, že môže byť k dispozícii takmer pre všetky druhy operačných systémov, ako sú Linux, MacOS a Windows. |
| uskutočnenie | V čase inicializácie ľubovoľného rámca automatizácie hlbokého učenia je to jedna z povinných častí pri tvorbe grafu, kde je tensorflow trochu zložitý. Ako príklad predpokladajme jednu z požiadaviek vývojára na vytvorenie jednej dimenzie založenej na tenzore (alebo grafe), súčasne musí priradiť jeden špecifický zástupný symbol pre definované premenné, v takom prípade sa to musí urobiť osobitne v tensorflowe. Po dokončení obidvoch týchto úloh musí spustiť príslušnú reláciu, aby sa spustil výpočet. Čo je pre začiatočníkov zložitejšie. | V prípade výpočtovej grafickej reprezentácie Pytorch vlastne nasledoval jeden dynamický prístup. |
záver
Pri porovnaní oboch verzií Tensorflow a Pytorch je tensorflow väčšinou obľúbený pre svoje vizualizačné funkcie, ktoré sa automaticky vyvíjajú, pretože na trhu už dlho funguje. Zatiaľ čo program Pytorch je na trhu príliš nový, obľúbili ho najmä dynamický počítačový prístup, vďaka ktorému je tento rámec obľúbenejší pre začiatočníkov. Aj napriek tomu je tendorflow vždy preferovaný pre akúkoľvek organizáciu pre vynikajúcu vizualizáciu, podporu a dlhodobú dostupnosť.
Odporúčaný článok
Toto bol návod na najvyššie rozlíšenie medzi Tensorflowom a Pytorchom. Ďalej tu zvažujeme diferenciáciu kľúčov Tensorflow vs Pytorch podľa infografiky a porovnávacej tabuľky. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- R Programovanie vs Python - Poznajte rozdiely
- Jira vs Redmine - Top 3 rozdiely
- laravel vs Ruby on Rails - najlepšie rozdiely
- PowerShell vs Bash - úžasné rozdiely
- Príkazový riadok PowerShell | Ktorý je lepší?