PyTorch不再是紧跟TensorFlow之后的“新贵”，而是当今深度学习领域的主要力量，可能主要用于研究，但也越来越多地用于生产应用。随着动态图模式（eager mode）成为TensorFlow和PyTorch中开发的默认方法，PyTorch的自动微分（autograd）提供的更具Python风格的方法似乎赢得了与静态图的战争。与TensorFlow不同的是，自0.4版本中...
PyTorch 的 Autograd 模块实现了深度学习算法中的反向传播求导数,在 Tensor 类上的所有操作, Autograd 都能自动提供微分,简化了手动计算导数的复杂过程; PyTorch 对数据并行和 GPU 的使用具有广泛的支持; PyTorch 比 TensorFlow 更 Python 化。PyTorch 非常适合 Python 生态系统,它允许使用 Python 类调试器工具来调试 ...
另一方面，虽然PyTorch Mobile的工作仍在继续，但它仍然远不如TensorFlow Lite成熟。在生产方面，PyTorch现在与框架无关的平台如Kubeflow实现了集成，而TorchServe项目可以处理部署细节，如扩展、指标和批量推理，以小包装形式提供所有MLOps优点，这些优点由PyTorch开发者自己维护。PyTorch支持扩展吗？Meta已经在生产环境中运行...
but with the TensorFlow 2.x line, you can also build models using the “eager” mode for immediate evaluation of operations, making things feel a lot more like PyTorch. At the high level, TensorFlow gives you Keras
Github1.3万星，迅猛发展的JAX对比TensorFlow、PyTorch JAX 是机器学习 (ML) 领域的新生力量，它有望使 ML 编程更加直观、结构化和简洁。在机器学习领域，大家可能对 TensorFlow 和 PyTorch 已经耳熟能详，但除了这两个框架，一些新生力量也不容小觑，它就是谷歌推出的 JAX。很对研究者对其寄予厚望，希望它可以取代...
JAX向前迈出了重要的一步,不是因为它比现有的机器学习框架具有更简洁的API,或者因为它比Tensorflow和PyTorch在做它们被设计的事情上做得更好,而是因为它允许我们更容易地尝试以前可能的更广阔的思想空间。 如果您深入研究并开始将JAX用于自己的项目,你可能会对JAX在表面上做得如此之少而感到沮丧。需要手工编写训练循环...
话虽如此,TensorFlow的确还是一个可靠的框架,它拥有广泛的深度学习生态系统,使用者可以在TensorFlow上构建适用于所有规模的应用程序和模型。如果真的这样做,将会有很多不错的合作公司。但如今,TensorFlow可能还不是首选。 你应该使用PyTorch吗? PyTorch不再是紧跟TensorFlow之后的“新贵”,而是当今深度学习领域的主要力量,...
JAX 是TensorFlow和PyTorch的新竞争对手。 JAX 强调简单性而不牺牲速度和可扩展性。由于 JAX 需要更少的...
TensorFlow vs PyTorch vs Jax 在深度学习领域有几家巨头公司,他们所提出的框架被广大研究者使用。比如谷歌的 TensorFlow、Facebook 的 PyTorch、微软的 CNTK、亚马逊 AWS 的 MXnet 等。 每种框架都有其优缺点,选择的时候需要根据自身需求进行选择。 我们以 Python 中的 3 个主要深度学习框架——TensorFlow、PyTorch...
TensorFlow 2.x、JAX 和 functorch 都为前向传递构建了一个 IR，但 PyTorch Eager模式没有。IR 不仅可用于自动求导，还可用于其他类型的函数转换。在下列例子中，functorch.compile.aot_function调用了回调函数print_compile_fn两次，分别用于前向和后向传播。from functorch.compile import aot_functionimport torch...