Theano、TensorFlow、Torch、MXNet 再到近日比较热门的 PyTorch 等等，深度学习框架之间的比较一直以来都是非常受人关注的热点话题。机器之心也曾发表过多篇相关的介绍和对比文章，如《主流深度学习框架对比：看你最适合哪一款？》、《五大主流深度学习框架比较分析：MXNET 是最好选择》、《对比深度学习十大框架：...
PyTorch 的这种增长势头很大程度上是拜 TensorFlow 所赐。很多转向 PyTorch 的研究者都表示 TensorFlow 1...
所以,本文猜想,TensorFlow 2.0将会消除几乎所有TensorFlow的不足。TensorFlow作为所有深度学习任务专业框架的地位将会得到巩固,甚至变得更好! 留言 点赞 关注 我们一起分享AI学习与发展的干货 编译组:王努铱、杨月 相关链接: https://dzone.com/articles/tensorflow-vs-pytorch-vs-keras-for-nlp 如需转载,请后台留言...
NLP模型的Batch Size设置为分别设置为1、2、4、8,序列长度为8、64,、128、256、512、1024。 测试结果 话不多说,先上跑分结果: 在大多数情况下,这两个平台都能获得相似的结果。与PyTorch相比,TensorFlow在CPU上通常要慢一些,但在GPU上要快一些: 在CPU上,PyTorch的平均推理时间为0.748s,而TensorFlow的平均推理时...
从Lasagne 转到 TensorFlow 之后,我喜欢 tf.layers 和 tf.contrib.layers 中更高层次的功能;它们为接受张量(tensor)并返回张量的功能性 API,因此更容易与「原始」的 TensorFlow 集成。我们可以做普通的张量操作,而不用写一个层那么麻烦。 在我们使用的模型上,TensorFlow 的速度稍稍快于 Theano(20%-30%)。当第一...
TensorFlow.js 是一个用于机器学习的 Java 库,允许用户使用 Node.js 在浏览器和服务器端训练和部署模型。 Cloud: TensorFlow Cloud 是一个可以将本地环境连接到 Google Cloud 的库,它的 API 旨在弥补本地机器上模型构建和调试与 GCP 上分布式训练和超参数调整之间的差距,而无需使用 Cloud Console。
TensorFlow.js 是一个用于机器学习的 JavaScript 库,允许用户使用 Node.js 在浏览器和服务器端训练和部署模型。 Cloud: TensorFlow Cloud 是一个可以将本地环境连接到 Google Cloud 的库,它的 API 旨在弥补本地机器上模型构建和调试与 GCP 上分布式训练和超参数调整之间的差距,而无需使用 Cloud Console。
TensorFlow.js 是一个用于机器学习的 JavaScript 库,允许用户使用 Node.js 在浏览器和服务器端训练和部署模型。 Cloud: TensorFlow Cloud 是一个可以将本地环境连接到 Google Cloud 的库,它的 API 旨在弥补本地机器上模型构建和调试与 GCP 上分布式训练和超参数调整之间的差距,而无需使用 Cloud Console。
NLP模型的Batch Size设置为分别设置为1、2、4、8,序列长度为8、64,、128、256、512、1024。 测试结果 话不多说,先上跑分结果: 在大多数情况下,这两个平台都能获得相似的结果。与PyTorch相比,TensorFlow在CPU上通常要慢一些,但在GPU上要快一些: 在CPU上,PyTorch的平均推理时间为0.748s,而TensorFlow的平均推理时...
TensorFlow.js 是一个用于机器学习的 JavaScript 库,允许用户使用 Node.js 在浏览器和服务器端训练和部署模型。 Cloud: TensorFlow Cloud 是一个可以将本地环境连接到 Google Cloud 的库,API 旨在弥补本地机器上模型构建和调试与 GCP 上分布式训练和超参数调整间的差距,而无需使用 Cloud Console。