Rozdíl mezi Tensorflowem a Pytorchem
V současném světě je umělá inteligence jednou z klíčových možností pro jakoukoli organizaci. Celá organizace se zaměřuje především na co největší automatizaci a vyhnutí se jakémukoli druhu manuální závislosti pro každý sektor svého podnikání. V takovém případě přichází hluboké učení s velmi atraktivní architekturou s různými druhy nástrojů a vývojářem je velmi snadné jej kdykoli vyvinout. Pomáhá také jakékoli organizaci, která se zaměřuje hlavně na automatizaci a je ochotna vyhýbat se závislosti na lidech, a to pomocí různých metodik, které maximalizují vždy výhodnější účinnost jakéhokoli počítače, který skutečně funguje jako člověk. Nyní zvažují vývojáře odrůd, kteří jsou ochotni tuto automatizační techniku kdykoli použít pro svůj produkt pro lepší automatizaci, musí najít nějaký otevřený nástroj pro jejich použití a vývoj. Existuje mnoho velkých společností, jako je Google, Facebook nebo jiné odrůdy, velké společnosti mají své vlastní vícenásobné verze, které závisí na různých druzích rámců, ale maximum je vyvinuto v jazyce Python, kde se někdo může snadno o tom kdykoli snadno naučit, může se rozvíjet podle jejich požadavku na produkt a mohou také školit další národy z dokumentace odrůd poskytnutých těmito velkými společnostmi.
Srovnání hlava-hlava mezi Tensorflowem a Pytorchem (infografika)
Níže jsou dvě nejlepší srovnání Tensorflow vs Pytorch: 
Klíčové rozdíly mezi Tensorflowem a Pytorchem
Oba Tensorflow vs Pytorch jsou na trhu populární volbou; pojďme diskutovat o některých hlavních rozdílech mezi Tensorflowem a Pytorchem:
- Tensorflow je jeden z populárních systémů pro automatický výpočet, který kdykoli používá více organizací po dlouhou dobu bez jakéhokoli druhu tzv. Shonu. Je navržen společností Google a poskytl jednu z prvních chutí jakémukoli vývojáři, kteří jsou skutečně ochotni provést automatizaci svého produktu. Maximální velká organizace obvykle upřednostňuje použití Tensorflowu díky jejich vynikající podpoře v každém okamžiku a také velmi stručné dokumentaci. Pomáhá také vývojáři při jejich nejlepší podpoře při jakýchkoli pochybnostech nebo mezerách v porozumění, zejména v případě vyhnutí se složitosti grafického zpracování dat. Vzhledem k tomu, spuštění relace v tensorflow, je málo kritické, než jakýkoli jiný na trhu populární rámec. Zatímco Pytorch je v jiných rukou velmi nový rámec, který se v poslední době zavádí, je hlavní agendou, jak se vyhnout jakékoli složitosti, se kterou se vývojář běžně setkává v případě práce s tensorflowem. Vývojář je schopen psát kód velmi snadno v Pytorch tak, že získá základní znalosti o kódovací struktuře Pythonu. Pytorch je vyvíjen hlavně na základě technologií Python, používal také C ++ a udržoval podporu CUDA pro backend. Rovněž následuje jeden z velkých nástrojů podpory téměř všech velkých operačních systémů dostupných na trzích, jako jsou Linux, Windows nebo MacOS.
- Implementace tenserflow je pro začátečníky vždy obtížná pro jejich složitost kroků. Předpokládejme, že někdo chce použít tensorflow pro sestavení jedné z grafických prezentací na tenoru nebo grafu, což znamená, že je ochoten zmínit nebo postavit jednu dimenzi na držbě a že je také ochoten naplánovat přiřazení jednoho specifického zástupného symbolu pro jakýkoli druh proměnných definovaných v kódu, v v takovém případě musí vývojář kdykoli provést provedení dvou různých kroků. Nejen že to nespustí požadovanou relaci. Pro zahájení relace je třeba spustit relaci, aby se nezabývala veškerým výpočtem, který je třeba pro daný konkrétní krok vypracovat. Pro začátečníky je to vždy trochu složité. Zatímco Pytorch je malým pokrokem v této specifické technice, jakýkoli druh přiřazení ke konkrétnímu zástupnému symbolu v proměnné a grafické budově může být proveden jedním novým konceptem, jako je grafický přístup, pomocí dynamického výpočtu. Je vždy snadné pro vývojáře, který je vlastně velmi pohodlný v matematických knihovnách dostupných v technologiích Python. Pro vývojáře je velmi snadné zapisovat vstupní a výstupní funkce, pro implementaci správné dimenze v držbě nemusíte brát žádné další bolesti hlavy.
Srovnávací tabulka Tensorflow vs. Pytorch
Níže je nejvyšší srovnání mezi Tensorflowem a Pytorchem:
| Základ srovnání mezi Tensorflowem a Pytorchem |
Tensorflow |
Pytorch |
| Všeobecné | Tensorflow je poskytován hlavně společností Google a je jedním z nejpopulárnějších rámců hlubokého učení v současném prostředí. Přesouvá tak automatizační techniku jakéhokoli člověka, jako je počítač, tak efektivní, a mění celé myšlení o automatizaci na současný průmysl zcela v novém režimu. Považovat jakoukoli situaci za velkou výzvu a přenášet to samé inteligentně automatizací logiky. Společnost, která vynalézá, je také Google, takže automaticky může být tou nejlepší volbou pro jakoukoli situaci díky zpětné vazbě od společnosti Google a dalším pro každou situaci. | Pytorch je nový rámec a nyní velmi oblíbený u všech začátečníků. Velkou utilitou, kterou ve skutečnosti poskytuje Pytorch, je psaní kódu velmi snadno, aniž by vývojář získal jakékoli další znalosti navíc. Takže tento bude automaticky velkým začátečníkem pro začátečníky, kteří pro svůj produkt vyvinou logiku automatizace. Pytorch je v podstatě vyvíjen na základě jazyka Python, byl také převzat podporu C ++ a jako backend používal CUDA. Velký nástroj je, že může být k dispozici pro téměř všechny druhy operačních systémů, jako jsou Linux, MacOS a Windows. |
| Implementace | V době inicializace kteréhokoli rámce automatizace hlubokého učení je to jedna z povinných součástí při vytváření grafu, kde je tensorflow trochu složitý. Jako příklad předpokládejme, že jeden z požadavků vývojáře vytváří jednu dimenzi založenou na tenzoru (nebo grafu), současně potřebuje přiřadit určité specifické zástupné symboly pro definování proměnných, v tom případě to musí být provedeno samostatně v tensorflowu. Jakmile jsou obě tyto úkoly dokončeny, musí spustit odpovídající relaci, aby se spustil výpočet. Což je pro začátečníky složitější. | Pytorch vlastně následoval jeden dynamický přístup v případě grafické grafické reprezentace. |
Závěr
Porovnáním obou Tensorflow vs. Pytorch je tensorflow většinou oblíbený pro své vizualizační funkce, které se automaticky vyvíjejí, protože na trhu funguje dlouho. Zatímco Pytorch je na trhu příliš nový, jsou populární hlavně pro svůj přístup k dynamickému výpočtu, což činí tento rámec pro začátečníky populárnějším. Ale pořád je tendorflow vždy výhodnější pro jakýkoli druh organizace pro vynikající vizualizaci, podporu a dlouhodobou dostupnost.
Doporučený článek
To byl průvodce nejvyššího rozdílu mezi Tensorflowem a Pytorchem. Zde dále zvažujeme diferenciaci klíčů Tensorflow vs. Pytorch podle infografiky a srovnávací tabulky. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- R Programování vs Python - Poznejte rozdíly
- Jira vs Redmine - Top 3 rozdíly
- laravel vs Ruby on Rails - nejlepší rozdíly
- PowerShell vs Bash - úžasné rozdíly
- PowerShell vs Příkazový řádek | Který je lepší?