PyTorch已不再是那个追赶TensorFlow的新兴力量，而是今天深度学习世界中的一股重要力量，尽管其主要用途可能仍然是研究，但在生产应用中也越来越普遍。而且随着急切模式（eager mode）成为TensorFlow和PyTorch开发的默认方法，PyTorch的自动微分（autograd）提供的更具Python风格的方法似乎已经赢得了与静态图的战争。与TensorFlow...
如下表所示,为 TensorFlow、PyTorch、JAX 三个框架的比较。 TensorFlow TensorFlow 由谷歌开发,最初版本可追溯到 2015 年开源的 TensorFlow0.1,之后发展稳定,拥有强大的用户群体,成为最受欢迎的深度学习框架。但是用户在使用时,也暴露了 TensorFlow 缺点,例如 API 稳定性不足、静态计算图编程复杂等缺陷。因此在 TensorFlo...
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...
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
【新智元导读】JAX在最近的基准测试中的性能已经不声不响地超过了Pytorch和TensorFlow,也许未来会有更多的大模型诞生在这个平台上。谷歌在背后的默默付出终于得到了回报。 谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow,7项指标排名第一。
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,...
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 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 ...
发布了其中一种最早的通用框架TensorFlow。 Meta发布AI框架PyTorch之后，TensorFlow逐渐失去了…JAX ...
PyTorch PyTorch最初是Python-native。正如前文所说，由于多功能调度机制，grad 和 vamp的函数转换都是即时的。值得注意的是：相比Theano 和 TensorFlow构建IR后的函数转换，即时函数转换效率更高。在进行grad和vmap 时，JAX也是即时函数转换。然而像pamp和pjit等更复杂的函数转换需要对整个计算过程进行概述，在这个过程...