在使用 TensorFlow 的时候,如果 gPRC 不是很适用,我们同样可以这么做。不过,如果考虑性能的话,TensorFlow Serving 会是更好的选择。 TensorFlow 同样支持分布式训练,这点 PyTorch 目前尚不具备。 区别#5—— 数据并行 PyTorch 不同于 TensorFlow 的最大特性之一就是声明式数据并行:你可以用 torch.nn.DataParellel 封...
小胜一筹（3.5票比2.5票）[1]：Udacity | Pytorch vs. TensorFlow: What You Need to Know；[2...
综上所述,现有的选择就是两个主流的深度学习框架:TensorFlow 和 PyTorch。在这篇 PyTorch vs TensorFlow — spotting the difference 文章中,详细对比了两个框架,可能要比本次实验介绍的更加详细。两个框架分别由两个大公司开发,总体来讲都很好。PyTorch 的优势...
One of the frequent points of comparison between PyTorch and TensorFlow lies in their approach to graph management—the difference betweendynamic and static graphs. Although TensorFlow 2.x embraces eager execution, enabling a more imperative programming approach, it also offers a legacy and optimizations...
PyTorch vs TensorFlow: What’s the difference? Both are open source Python libraries that use graphs to perform numerical computation on data. Both are used extensively in academic research and commercial code. Both are extended by a variety of APIs, cloud computing platforms, and model ...
最近,随着 ICLR 2020 和 CVPR 2020 会议的相继结束,前 PyTorch 实习生、一直致力于研究机器学习领域深度学习框架发展趋势的学者 Horace He 更新了 ICLR 2020 和 CVPR 2020 接收论文中 PyTorch 和 TensorFlow 的使用及相关占比,结果显示:在 ICLR 2020 和 CVPR 2020 会议中,使用 PyTorch 的论文数远超 TensorFlow,...
不同于TensorFlow、Theano、Caffe、CNTK等大多数框架采用的静态图系统,PyTorch采用动态图系统。 最小化框架开销,可基于GPU加速。 相比Torch等替代品,PyTorch的内存使用非常高效。这让你可以训练比以往更大的深度学习模型。 Kirill Dubovikov写的PyTorch vs TensorFlow — spotting the difference比较了PyTorch和TensorFlo...
不同于TensorFlow、Theano、Caffe、CNTK等大多数框架采用的静态图系统,PyTorch采用动态图系统。 最小化框架开销,可基于GPU加速。 相比Torch等替代品,PyTorch的内存使用非常高效。这让你可以训练比以往更大的深度学习模型。 Kirill Dubovikov写的PyTorch vs TensorFlow — spotting the difference比较了PyTorch和TensorFlo...
这种分散精力的做法可能大大削弱 TensorFlow 在用户体验方面的投入,所以造成现在「怨声载道」的局面。 现在, TensorFlow 和 PyTorch 依然维持着「业界 vs 学界」分庭抗礼的局面 。但是随着 PyTorch 的高歌猛进,这样的局面可能不久就会变化。 当然,作为目前最流行的深度学习框架之一,总有些人有需要使用 TensorFlow 2.0...
现在的 TF2.0 架构已经非常复杂。图源:https://www.pyimagesearch.com/2019/10/21/keras-vs-tf-keras-whats-the-difference-in-tensorflow-2-0/ 大版本更新伤害老用户 另一个麻烦的问题是,TF 2.0 无疑想让它成为研究领域和生产领域都非常流行的深度学习框架。因此在版本更新的时候一步大跨越,砍掉了很多 1.x...