易于集成:TensorFlow Lite 与现有的 TensorFlow 工作流程无缝集成,允许开发人员使用 TensorFlow 的工具和库训练模型,然后将其转换为 TensorFlow Lite 格式以进行移动和嵌入式部署。TensorFlow Lite 还提供与 Python、Java 和 C++ 等流行编程语言兼容的 API,从而可以轻松地将机器学习功能集成到移动和嵌入式应用陈旭中。 限...
TensorFlow 训练期间的内存使用量（1.7 GB RAM）明显低于 PyTorch 的内存使用量（3.5 GB RAM）。然而，这两个模型在训练期间的内存使用量和初始加载数据期间的内存使用量都略有差异：TensorFlow 为 4.8 GB，PyTorch 为 5 GB。 4.) 易于使用 PyTorch 更加面向对象的风格使得实现模型的时间更少。此外，与 Tenso...
端侧部署 pytorch mobile、TensorFlow Lite、 PyTorch Mobile网站介绍,处在Beta阶段,待API稳定之后,很快会推出稳定版。Feature包括: 为ios,Android,Linux提供支持; 提供API,涵盖将 ML 集成到移动应用中所需的常见预处理和集成任务; 通过TorchScript IR支持tracing与scripting; 支持XNNPACK为ARM CPU上执行浮点运算; 集成Q...
社区和生态系统:TensorFlow拥有更大的用户社区和生态系统,有更多的预训练模型和工具;PyTorch的社区虽然较小,但也在快速增长,提供了丰富的预训练模型和工具。 移动端支持:TensorFlow Lite提供了更成熟的移动端支持,包括多种语言支持和优化技术;PyTorch Mobile虽然较新,但也提供了在移动端部署模型的能力 0 赞 0 踩最新...
劣势：相较于 TensorFlow Lite，PyTorch Mobile 的模型转换流程稍显复杂，且针对模型优化的工具和文档相对...
● TensorFlow Lite:专为移动和嵌入式设备量身定制,允许在资源受限的边缘设备上进行机器学习。 ● 云集成:作为 Google 产品,TensorFlow 与 Google Cloud 高效集成,提供可扩展的培训和部署等优势。 2. PyTorch: ● TorchServe:TorchServe 是一个相对较新的新增功能,它提供了一种大规模部署 PyTorch 模型的直接方法。
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...
而另一方面，虽然PyTorch Mobile的工作仍在继续，但它远不如TensorFlow Lite那么成熟。在生产方面，PyTorch现在可以与Kubeflow等框架无关平台进行集成，而且TorchServe项目可以处理扩展、度量和批量推理等部署细节——在PyTorch开发人员自己维护的小软件包中能够提供所有MLOps优点。另一方面，PyTorch支持规模缩放吗？没有问题！...
比如TensorFlowServing能直接部署训练好的模型，TensorFlowLite专门优化移动端推理，这些在生产环境里特别实用。去年给某手机厂商做图像识别项目，他们产线上的模型压缩和量化工具链都是基于TensorFlow搭建的。PyTorch这两年也在补全生态，TorchServe部署框架和ONNX支持越来越好，不过很多工业场景还是更习惯用TensorFlow的方案。
PyTorch 1.8 与Tensorflow Lite 相似,PyTorch 改进了其现有的 Pytorch Mobile。该框架可以量化、跟踪、优化和保存适用于 Android 和 iOS 的模型。此外还发布了 Pytorch Lite Interpreter 的原型,该原型可减小移动设备上二进制运行时的大小。此外,还通过更具体的错误处理和 pipeline 并行为分布式训练提供了更多支持。Pyto...