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PyTorch 与 TensorFlow的区别分析
发布日期:2024-01-09 12:39     点击次数:181

什么是PyTorch?

PyTorch是一个开源的深度学习框架,建立于Torch之上,底层为C++,并标榜Python First,强调其为Python 语言量身打造的,使用上就与Python项目的撰写并没有太大的差异,也能够与Python的套件相整合。作为新手入门的选项,其优势就是概念架构直观、语法简洁,轻量架构也让模型能够快速训练。

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PyTorch页面

什么是TensorFlow?

TensorFlow自从开放原始码后,就成为创建深度学习模型时使用的热门框架之一。TensorFlow之所以席卷全球,除了免费的缘故之外,也因为他相对容易上手的特点,即便是机器学习的初学者,也能够透过函式库中的数据避免从零开始建构。

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TensorFlow页面

PyTorch 与 TensorFlow有什么差别?

同样作为适合新手入门人工智能领域的PyTorch与 TensorFlow, 电子元器件采购网 他们之间又有哪些差异呢?两派各有其支持者,相对来说PyTorch更容易上手、框架灵活,有Python背景的情况能更轻松的使用。而TensorFlow则是胜在有完整的文章框架、模型与教程,模块都被封装得相当精致,并对程序代码进行了有效的缩减。

PyTorch与 TensorFlow的差异不小,PyTorch语法较为简洁之外,主打的动态图设计也方便研究者调整及试验。TensorFlow则在计算效率上有优势,而且由于开发的早,很多应用都是以TensorFlow为主,这对产业来说,定是以实际应用为主,即便后期新框架层出不穷,但除非有极大的改变,否则难以撼动TensorFlow在产业端的应用。

编辑:黄飞

 



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