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 ...
这个 Reddit 帖子发出后得到了很多机器学习研究者和开发者的关注，他们纷纷跟贴谈论自己的想法和经验（不只是关于 PyTorch 和 TensorFlow，讨论中还涉及到更多工具）。机器之心在这里选择其中一些我们认为有价值的评论，希望能够给你的学习和研究带来帮助。以下按赞成数量排序。ajmooch的回复：我一直在做一个 TensorFlow ...
近日,Reddit 用户 cjmcmurtrie 发了一个主题为「PyTorch vs. TensorFlow」的讨论帖,想要了解这两大流行的框架之间各自有什么优势。 原帖地址:[D] So... Pytorch vs Tensorflow: what's the verdict on how they compare? What are their individual strong points? • r/MachineLearning 帖子一楼写道: 我还...
这个Reddit 帖子发出后得到了很多机器学习研究者和开发者的关注,他们纷纷跟贴谈论自己的想法和经验(不只是关于 PyTorch 和 TensorFlow,讨论中还涉及到更多工具)。机器之心在这里选择其中一些我们认为有价值的评论,希望能够给你的学习和研究带来帮助。以下按赞成数量排序。 ajmooch的回复: 我一直在做一个 TensorFlow 的项...
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。 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。
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。不过你知道用户实际用起来的感觉怎么样吗?近日,Reddit 用户 cjmcmurtrie 发了一个主题为「PyTorch vs. TensorFlow」的讨论帖,想要了解这两大流行的框架之间各自有什么优势。
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。不过你知道用户实际用起来的感觉怎么样吗?近日,Reddit 用户 cjmcmurtrie 发了一个主题为「PyTorch vs. TensorFlow」的讨论帖,想要了解这两大流行的框架之间各自有什么优势。
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。 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。
对于广大深度学习行业从业者而言,熟练掌握一种或多种深度学习框架,是日常炼丹的必备技能之一。深度学习框架市场经历了早期的混乱之后,逐渐形成了以 TensorFlow 和 PyTorch 两家独大的市场格局。 图1是2019年各深度学习框架的综合得分对比。可以看到,虽然过去...
TensorFlow和Pytorch都是深度学习中流行的框架,两种框架各有优势,其中PyTorch v1.0于2018年10月发布,同时发布fastai v1.0,这两个版本都标志着pytorch框架走向成熟;TensorFlow 2.0 alpha于2019年3月4日发布。该版本增加了新功能并改善了用户体验,更加紧密地集成了Keras作为其高级API。如何选择一个框架来学习就成了大家讨...