Ero Tensorflow ja Pytorch välillä
Keinotekoinen äly on nykymaailmassa yksi avainmahdollisuuksista kaikenlaisille organisaatioille. Kaikki organisaatiot pyrkivät pääasiassa tekemään mahdollisimman paljon automaatiota ja välttämään kaikenlaista manuaalista riippuvuutta kaikilla liiketoiminta-alueillaan. Tällaisessa tilanteessa syvälle oppimiseen liittyy erittäin houkutteleva arkkitehtuuri, jossa on erilaisia apuohjelmia ja jonka kehittäjä on erittäin helppo kehittää milloin tahansa. Se auttaa myös minkä tahansa tyyppisiä organisaatioita, jotka ovat pääasiassa keskittyneet automatisointiin ja haluavat välttää ihmisen riippuvuuden, käyttämällä erilaisia menetelmiä, jotka maksimoivat aina mieluummin kaiken ihmisenä toimivan tietokoneen tehokkuuden. Kun nyt harkitaan lajikekehittäjiä, jotka ovat valmiita käyttämään tätä automaatiotekniikkaa milloin tahansa tuotteessaan parempaan automaatioon, heidän on löydettävä avoin työkalu saman käyttämiseen ja kehittämiseen. Suurilla yrityksillä, kuten Google, Facebook tai muilla lajikkeilla, on paljon suuria yrityksiä, joilla on omat monenlaiset julkaisunsa, jotka riippuvat erilaisista puitteista, mutta enimmäismäärä kehitetään Python-kielellä, jossa joku voi helposti oppia saman milloin tahansa, kykenee kehittämään tuotteittensa mukaan ja myös kouluttaa muita kansoja näiden suurten yritysten toimittamista lajikeasiakirjoista.
Head to Head -vertailu Tensorflow: n ja Pytorchin välillä (infografia)
Alla on 2 suosituinta vertailua Tensorflow: sta Pytorchiin: 
Keskeiset erot Tensorflow vs. Pytorch välillä
Sekä Tensorflow vs. Pytorch ovat suosittuja valintoja markkinoilla; keskustelemme joistakin tärkeimmistä eroista Tensorflow ja Pytorch välillä:
- Tensorflow on yksi suosituimmista automaattisen laskennan puitteista, jota useat organisaatiot voivat käyttää milloin tahansa pitkään ilman minkäänlaista ns. Hälinää. Sen suunnitteli Google ja tarjosi yhden ensimmäisistä makuista kaikille kehittäjille, jotka ovat todella valmiita automatisoimaan tuotteitaan. Suurin mahdollinen iso organisaatio suosii yleensä Tensorflowia, koska heillä on erinomainen tuki milloin tahansa ja erittäin lyhyt dokumentaatio. Se auttaa kehittäjää myös parhaalla mahdollisella tuella kaikenlaisille epäilyille tai ymmärtämisaukkoille, etenkin jos vältetään graafisen laskennallisen suunnittelun monimutkaisuus. Koska istunnon järjestäminen tensorflowissa on vähän kriittistä kuin mikään muu markkinoilla saatavilla oleva suosittu kehys. Vaikka Pytorch on toisissa käsissä aivan viime aikoina käyttöön otettu uusi kehys, se on tärkein tavoite kaikenlaisten monimutkaisuuksien välttämiseksi, joita normaalisti kehittäjät kohtaavat työskennellessään tensorflowilla. Kehittäjä pystyy kirjoittamaan koodin erittäin helposti Pytorchissa hankkimalla perustiedot Python-koodausrakenteesta. Pytorch on kehitetty pääasiassa Python-tekniikoihin perustuen, se käytti myös C ++: ta ja ylläpitää CUDA-tukea taustalle. Se seuraa myös yhtä suurta hyötyä, joka tukee melkein kaikkia markkinoilla olevia suuria käyttöjärjestelmiä, kuten Linux, Windows tai MacOS.
- Tenserflow-toiminnan toteuttaminen on vähän vaikeaa aina aloittelijoille koska tahansa vaiheiden monimutkaisuuden vuoksi. Oletetaan, että haluat käyttää tensorflowia yhden graafisen esityksen rakentamiseen tenoriin tai graafiseen tarkoitukseen, joka on halukas mainitsemaan tai rakentamaan yhden ulottuvuuden vaalikaudelle ja haluaa suunnitella yhden nimenomaisen paikanvaraajan määrittämistä kaikille koodissa määritellyille muuttujille Tällöin kehittäjän tulee joutua suorittamaan kaksi eri vaihetta suorittamiseen milloin tahansa. Ei vain, että se ei käynnistä vaadittua istuntoa. Istunnon tähdentämiseksi sen on suoritettava istunto, jotta voidaan pitää mielessä kaikki laskennat, jotka on suoritettava kyseiselle vaiheelle. Se on aina pieni kompleksi milloin tahansa aloittelijoille. Vaikka Pytorch on pieni edistysaskel kyseisessä spesifisessä tekniikassa, kaikenlainen osoittaminen muuttuvan ja graafisen rakennuksen tietylle paikkamerkinnölle voidaan suorittaa yhdellä uudella käsitteellä, kuten graafisella lähestymistavalla, dynaamista laskentaa käyttämällä. Se on aina helppoa kehittäjälle, joka on itse asiassa erittäin mukava Python-tekniikoissa käytettävissä matemaattisissa kirjastoissa. Kehittäjän on erittäin helppo kirjoittaa tulo- ja tulostustoiminto, sinun ei tarvitse ottaa ylimääräistä päänsärkyä oikean ulottuvuuden toteuttamiseksi hallussaan.
Tensorflow vs. Pytorch -vertailutaulukko
Alla on ylin vertailu Tensorflow vs. Pytorch:
| Vertailun perusta Tensorflow: n ja Pytorchin välillä |
Tensorflow |
Pytorch |
| yleinen | Tensorflow tarjoaa pääasiassa Google ja se on yksi suosituimmista syvän oppimisen puitteista nykyisessä ympäristössä. Se siirtää minkä tahansa ihmisen automatisointitekniikan kuten tietokone niin tehokkaasti, ja muuttaa automaation ajattelun kokonaan nykyiseen teollisuuteen täysin uudessa tilassa. Kaikkien tilanteiden pitäminen suurena haasteena ja siirrä sama logiikan automatisoinnissa erittäin älykkäästi. Keksijäyritys on myös Google, joten automaattisesti se voi olla kuka tahansa paras valinta Google-palautteen ja muiden ansiosta tilanteisiin. | Pytorch on uusi kehys, ja jo nyt hyvin suosittu kaikille aloittelijoille. Pytorchin tosiasiallisesti tarjoama suuri apuohjelma kirjoittaa koodia erittäin helposti ilman, että kehittäjä saa minkäänlaista ylimääräistä tietoa. Joten automaattisesti tämä tulee olemaan suuri suosio aloittelijoille, jotka aikovat kehittää automaation logiikkaa tuotteelleen. Pytorch on pohjimmiltaan kehitetty Python-kieleen perustuen, sitä on otettu myös C ++: n tueksi ja taustaohjelmana se käytti CUDA: ta. Suuri apuohjelma on, että se voi olla saatavana melkein kaikenlaisille käyttöjärjestelmille, kuten Linux, MacOS ja Windows. |
| Toteutus | Minkä tahansa syvän oppimisen automatisointikehyksen alustuksen yhteydessä se on yksi pakollisista osista rakennuskaaviossa, missä tensorflow on vähän monimutkainen. Oletetaan esimerkiksi, että yksi kehittäjän vaatimuksista rakentaa yksi mitta tensorin (tai kuvaajan) perusteella, hänen on samalla annettava yksi erityinen paikkamerkki määritteleville muuttujille. Tällöin se on tehtävä erikseen tensorflowissa. Kun molemmat tehtävät on suoritettu, sen on suoritettava vastaava istunto laskennan suorittamiseksi. Mikä on monimutkaisempi aloittelijoille koska tahansa. | Pytorch käytännössä noudatti yhtä dynaamista lähestymistapaa graafisen esityksen laskentaa varten. |
johtopäätös
Kun verrataan sekä Tensorflowia että Pytorchia, tensorflow on enimmäkseen suosittu niiden visualisointiominaisuuksien suhteen, joita kehitetään automaattisesti, koska se toimii pitkään markkinoilla. Vaikka Pytorch on liian uusi markkinoille, ne ovat suosittuja lähinnä dynaamisen laskentatavansa vuoksi, mikä tekee tästä kehyksestä suositumman aloittelijoille. Mutta silti, tendorflow on aina parempi kuin minkä tahansa organisaation erinomainen visualisointi, tuki ja pitkäaikainen saatavuus.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas Tensorflow vs. Pytorchin korkeimpaan erotteluun. Tässä tarkastellaan lisäksi Tensorflow vs Pytorch -näppäinten eriyttämistä infografioiden ja vertailutaulukoiden perusteella. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- R-ohjelmointi vs Python - tuntea erot
- Jira vs. Redmine - 3 parasta eroa
- laravel vs Ruby on Rails - Parhaat erot
- PowerShell vs. Bash - uskomattomia eroja
- PowerShell vs komentokehote | Kumpi on parempi?