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...
根据我将项目从 PyTorch 转移到 TF 的经验,虽然 PyTorch 的基本训练操作 (前向传播、反向传播、更新参数) 更快,但是一些不寻常的操作 (包括 argmax 和 slicing),PyTorch 比 TF 要慢得多。因此,也许 PyTorch 更适合通常基准测试的更常见的操作,而 TF 针对更广泛的操作进行了优化? 我想到的另一点是,PyTorch ...
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...
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...
近日,Reddit 上有一个热帖:为什么 PyTorch 和 TensorFlow 一样快 (有时甚至比 TensorFlow 更快)? 作者说: 由于这两个库都在底层使用 cuDNN,所以我预想各个操作的速度是相似的。然而,TensorFlow (在 graph 模式下) 编译一个 graph,因此当你运行实际的训练循环时,在 session.run 调用之外没有任何Python开销。在...
最近Reddit上有个帖子从三个方面对比了两个框架,结果竟然是平手? 你用PyTorch还是用TensorFlow? 对于不同人群可能有不同的答案,科研人员可能更偏爱PyTorch,因其简单易用,能够快速验证idea来抢占先机发论文。 虽然TensorFlow的差评如海,甚至有用户专门注册一个GitHub账号开个issue来骂TensorFlow,但TensorFlow在工业界大哥的...
到了2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR，现在是MAIR）基于Torch推出了PyTorch，主要提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）包含自动求导系统的深度神经网络 最近Reddit上关于TensorFlow和PyTorch的讨论又引起了网友的关注。题主表示，两个框架和他们对应的两种生态系统发展的都是如此迅速，每个...
而相对于 Tensorflow 来说,PyTorch 更容易学习上手,搭建模型更为简洁,对一些临时搭建模型任务或建立快速原型的任务来说,PyTorch 更为适合。 事实上,这两个框架都实力强大,也是目前最为流行的深度学习框架,使用的人数都很多,而且背后也都有一个庞大的社区支持。对学习机器学习/深度学习来说,两者中的任何一个框架都...
到了2017年1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR,现在是MAIR)基于Torch推出了PyTorch,主要提供两个高级功能: 具有强大的GPU加速的张量计算(如NumPy) 包含自动求导系统的深度神经网络 最近Reddit上关于TensorFlow和PyTorch的讨论又引起了网友的关注。 题主表示,两个框架和他们对应的两种生态系统发展的都是如此迅速,每个阵营...
PyTorch is better for rapid prototyping in research, for hobbyists and for small scale projects. TensorFlow is better for large-scale deployments, especially when cross-platform and embedded deployment is a consideration.