TensorFlow与PyTorch之争,哪个框架最适合深度学习
(给视学算法加星标,提升Python技能)
编译:机器之心,作者:Vihar Kurama
谷歌的 Tensorflow 与 Facebook 的 PyTorch 一直是颇受社区欢迎的两种深度学习框架。那么究竟哪种框架最适宜自己手边的深度学习项目呢?本文作者从这两种框架各自的功能效果、优缺点以及安装、版本更新等诸多方面给出了自己的建议。
谷歌的 TensorFlow
Facebook 的 PyTorch
我们可以用 TensorFlow 和 PyTorch 构建什么?
PyTorch 和 TensorFlow 对比
PyTorch 和 TensorFlow 的优点和缺点
PyTorch 和 TensorFlow 安装、版本、更新
TensorFlow 还是 PyTorch?我的建议
一个用于定义计算图以及在各种不同硬件上执行这些图的运行时间的软件库。
一个具有许多优点的计算图(后面很快就会介绍这些优点)。
计算图的按需和动态构建
Autograd:执行动态图的自动微分
跟踪和可视化损失和准确度等指标
可视化计算图(操作和层)
查看权重、偏差或其它张量随时间变化的直方图
展示图像、文本和音频数据
分析 TensorFlow 程序
处理回调
绘制图表和细节
管理环境
TensorFlow和PyTorch各有其优缺点。
简单的内置高级 API
使用 TensorBoard 可视化训练
通过 TensorFlow serving 容易实现生产部署
很容易的移动平台支持
开源
良好的文档和社区支持
静态图
调试方法
难以快速修改
类 Python 的代码
动态图
轻松快速的编辑
良好的文档和社区支持
开源
很多项目都使用 PyTorch
可视化需要第三方
生产部署需要 API 服务器
pip3 install torch torchvision
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
# Current stable release for CPU-only
pip install tensorflow
# Install TensorFlow 2.0 Beta
pip install tensorflow==2.0.0-beta1
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