因此,在这里,TensorFlow 不会在 Python 上花费额外的时间,而且它在 C++ 中有一个优化的实现。在这种情况下,为什么 TensorFlow 版本没有更快一些呢? 我听说 PyTorch 在 cuDNN 级别上进行了更好的优化。有人能提供更多细节吗?是什么阻止了 TensorFlow 做同样的事情?我所知道的惟一优化是 PyTorch 使用 NCHW 格式 (...
也有网友认为,pyTorch在生产环境的部署远远不如tensorflow,在移动端也没有好的解决方案,只适合科学研究。 其他框架在默默流泪 在GitHub的排行榜上,tensorflow一骑绝尘,是Keras的三倍还多。 深度学习从业者的入门大多是从tensorflow起步,被合并的Keras也超越了pyTorch。 由此可见,工业部署对tensorflow还是十分依赖的,毕竟py...
也有网友认为,pyTorch在生产环境的部署远远不如tensorflow,在移动端也没有好的解决方案,只适合科学研究。 其他框架在默默流泪 在GitHub的排行榜上,tensorflow一骑绝尘,是Keras的三倍还多。 深度学习从业者的入门大多是从tensorflow起步,被合并的Keras也超越了pyTorch。 由此可见,工业部署对tensorflow还是十分依赖的,毕竟py...
我从PyTorch切换到TF 2.0,我的看法是,TensorFlow库本身没有太大的问题(我听过很多关于TF的抱怨),真正的问题是缺少官方指南、详细的文档,以及TensorFlow团队缺少对社区问题的回答。 从PyTorch转TensorFlow后,没有人回答我的问题 帖主DisastrousProgrammer描述了他从PyTorch转到TensorFlow后的无所适从——遇到问题搜索不到答...
所以TensorFlow的许可并不重要，Pytorch有自己的实现办法，不存在侵权问题。其次，专利并没有被执行。虽然谷歌拥有专利，但似乎更多的是为了确保其他人不会申请专利并试图限制其使用。另外，如果谷歌试图执行这些专利，在法庭上是否能站得住脚还是一个问题。还有人表达了自己的期望：如果有某种像专利一样的法律，但能保证...
现在有许多建立在JAX之上的深度学习库,例如Flax、Haiku和Elegy。甚至有研究人员在PyTorch vs TensorFlow文章中强调JAX也是一个值得关注的「框架」,推荐其用于基于TPU的深度学习研究。JAX对Hessians的高效计算也与深度学习有关,因为它们使高阶优化技术更进一步。
在 PyTorch 中,由于动态图的关系,需要经常使用 Python,所以我预想这回增加一些开销。更不用说,拥有静态图意味着可以进行图优化,比如节点修剪和排序操作。但我在网上看到的许多基准测试中,在 GPU 上,PyTorch 都可以轻松地赶上 TensorFlow。 一个具体的例子是,在 PyTorch 和 TensorFlow 两个库中的 Adam 实现:...
所以TensorFlow的许可并不重要,Pytorch有自己的实现办法,不存在侵权问题。其次,专利并没有被执行。虽然谷歌拥有专利,但似乎更多的是为了确保其他人不会申请专利并试图限制其使用。另外,如果谷歌试图执行这些专利,在法庭上是否能站得住脚还是一个问题。 还有人表达了自己的期望:如果有某种像专利一样的法律,但能保证"我...
甚至有研究人员在PyTorch vs TensorFlow文章中强调JAX也是一个值得关注的「框架」,推荐其用于基于TPU的深度学习研究。JAX对Hessians的高效计算也与深度学习有关,因为它们使高阶优化技术更进一步。6. 通用可微分编程范式。虽然可以使用JAX来构建和训练深度学习模型,但它也为通用可微分编程提供了一个框架。这意味着JAX可以...
有从业人员预测,学术界pyTorch未来会一枝独秀。 但对工业人员来说,tensorflow可能是更好的选择,相关软件生态更有利于部署,如高性能深度学习TensorRT、移动端tensorflow Lite、多种编程语言的API等。 在Keras的加持下,易用易学性得到了极大增强,未来可能会有更多TF boys的出现。