Tensorflow ja Pytorchi erinevus
Praeguses maailmas on tehisintellekt üks peamisi võimalusi igasuguste organisatsioonide jaoks. Kogu organisatsiooni eesmärk on võimalikult palju automatiseerida ja vältida igasugust käsitsi sõltuvust oma ettevõtte kõigis sektorites. Sellises olukorras on sügav õppimine väga atraktiivse arhitektuuriga, mitmesuguste kommunaalkuludega ja arendaja poolt igal ajal väga hõlpsasti arendatav. See aitab ka igat tüüpi organisatsioone, kes on peamiselt suunatud automatiseerimisele ja soovivad vältida inimeste sõltuvust, kasutades teistsuguseid metoodikaid, mis maksimeerivad alati inimesena tegelikult töötava arvuti igat tüüpi eelistatud tõhusust. Arvestades sordiarendajaid, kes on seda automatiseerimistehnikat parema automatiseerimise jaoks valmis igal ajal oma toote jaoks kasutama, peavad nad leidma selle kasutamiseks ja arendamiseks mõne avatud tööriista. Seal on palju suuri ettevõtteid, nagu Google, Facebook või muud sortid, suurtel ettevõtetel on oma mitu väljalaset, mis sõltuvad erinevat laadi raamistikest, kuid maksimaalne on välja töötatud Pythoni keeles, kus keegi saab hõlpsasti õppida seda igal ajal, on võimeline arendama vastavalt nende tootenõuetele ja ka teiste inimeste koolitamiseks nende suurettevõtete esitatud sordidokumentide alusel.
Tensorflow ja Pytorchi võrdlus ühest kohast teise (infograafika)
Allpool on toodud kaks parimat Tensorflow ja Pytorchi võrdlust: 
Peamised erinevused Tensorflow ja Pytorchi vahel
Nii Tensorflow kui Pytorch on turul populaarsed valikud; arutagem mõnda peamist erinevust Tensorflow ja Pytorchi vahel:
- Tensorflow on üks populaarsetest autoarvutusraamistikest, mida saavad mitmed organisatsioonid kasutada pikka aega ilma igasuguse nn tõrketa. Selle kujundas Google ja pakkus ühe esimesena maitset kõigile arendajatele, kes on tegelikult valmis oma toodet automatiseerima. Maksimaalselt suur organisatsioon eelistab tavaliselt Tensorflow kasutamist, kuna neil on igal ajal suurepärane tugi ja ka väga lühike dokumentatsioon. Samuti aitab see arendajatel nende parimat tuge igasuguste kahtluste või mõistmislünkade korral, eriti kui vältida graafilise andmetöötluse keerukust. Kuna sessiooni juhtimine tensorflow'is on vähe kriitiline kui mis tahes muu turul saadaolev populaarne raamistik. Kui Pytorch on hiljuti kasutusele võtnud palju uusi raamistikke, siis see on peamine tegevuskava igasuguse keerukuse vältimiseks, millega tavaliselt arendajad kokku puutuvad, kui tensorflow'ga töötada. Arendaja suudab koodi Pytorchis väga hõlpsalt kirjutada, saades põhiteadmised Pythoni kodeerimisstruktuurist. Pytorch on välja töötatud peamiselt Pythoni tehnoloogiate baasil, see kasutas ka C ++ ja hooldab taustprogrammi CUDA tuge. See järgib ka ühte suurt kasu, mis toetab peaaegu kõiki suurt turgudel saadaval olevat opsüsteemi, nagu Linux, Windows või MacOS.
- Pingutusvoolu rakendamine on alati keeruline algajatele, sest nende sammud on keerukad. Oletame, et üks tenorfloo soovib kasutada ühe graafilise esitluse tenoril ehitamiseks või graafiline tähendab ühe dimensiooni mainimist või ehitamist tähtajaliselt ja samuti plaanimist määrata üks konkreetne kohahoidja koodis määratletud muutujate jaoks sel juhul peaks arendaja täitmiseks igal ajal järgima kahte erinevat sammu. Mitte ainult, et see ei käivita vajalikku seanssi. Seansi tähistamiseks peab see seanssi käima, et pidada meeles kõiki arvutusi, mis selle konkreetse sammu jaoks välja töötama peavad. Algajatele on see alati keeruline. Kui Pytorch on selle konkreetse tehnika jaoks väike edasiminek, saab muutuva ja graafilise ehitise konkreetsele kohahoidjale omistada mis tahes uue kontseptsiooni abil, näiteks graafilise lähenemisviisi abil, kasutades dünaamilisi arvutusi. Arendajale, kes on Pythoni tehnoloogiates pakutavates matemaatilistes raamatukogudes tegelikult väga mugav, on see alati lihtne. Arendajal on sisend- ja väljundfunktsiooni kirjutamine väga lihtne, selleks, et ametiajal õiget mõõdet rakendada, pole vaja täiendavat peavalu võtta.
Tensorflow vs Pytorch võrdlustabel
Allpool on Tensorflow ja Pytorchi ülim võrdlus:
| Tensorflow ja Pytorchi võrdluse alus |
Tensorflow |
Pytorch |
| Üldine | Tensorflow pakub peamiselt Google ja see on praeguses keskkonnas üks populaarsemaid süvaõpperaamistikke. See viib iga inimese nagu arvuti automatiseerimistehnika nii tõhusaks ja muudab kogu automatiseerimise mõtlemise praegusele tööstusele täiesti uues režiimis. Mõeldes igasugusele olukorrale suureks väljakutseks ja kandke seda sama loogika automatiseerimisel väga nutikalt üle. Leiutav ettevõte on ka Google, nii et automaatselt võib see olla Google'i tagasiside ja teiste poolt iga olukorra jaoks iga inimese jaoks parim valik. | Pytorch on üks uus raamistik ja praeguseks väga populaarne kõigile algajatele. Suur utiliit, mida Pytorch tegelikult pakub, on koodi kirjutamine väga hõlpsasti ilma, et arendaja mingit lisainformatsiooni omandaks. Nii et see saab automaatselt populaarseks ka algajatele, kes hakkavad oma toote jaoks automaatika loogikat välja töötama. Pytorch on välja töötatud põhimõtteliselt Pythoni keele põhjal, samuti on see toetatud C ++ ja taustaprogrammina kasutas ta CUDA-d. Suur utiliit on see, et see võib olla saadaval peaaegu igasuguste opsüsteemide jaoks nagu Linux, MacOS ja Windows. |
| Rakendamine | Mis tahes süvaõppe automatiseerimise raamistiku initsialiseerimise ajal on see graafiku koostamise kohustuslik osa, kus tensorflow on pisut keeruline. Näitena oletame, et arendaja nõuab ühe mõõtme loomist tensiori (või graafiku) põhjal, samal ajal peab ta määrama muutujate määratlemiseks ühe konkreetse kohahoidja, sel juhul tuleb seda teha tensorflow-s eraldi. Kui mõlemad ülesanded on lõpule viidud, peab arvuti käivitama vastava seansi. Mis on algajatele keerukam igal ajal. | Pytorch järgis graafilise esituse arvutamisel tegelikult ühte dünaamilist lähenemisviisi. |
Järeldus
Võrreldes nii Tensorflow kui Pytorchit, on tensorflow enamasti populaarne nende visualiseerimisfunktsioonide pärast, mis töötatakse välja automaatselt, kuna see töötab turul pikka aega. Kui Pytorch on turul liiga uus, on nad populaarsed peamiselt oma dünaamilise arvutuskäsitluse tõttu, mis muudab selle raamistiku algajatele populaarsemaks. Kuid sellegipoolest on tendorflow alati eelistatud mis tahes organisatsiooni jaoks suurepärase visualiseerimise, toe ja pikaajalise kättesaadavuse korral.
Soovitatav artikkel
See on juhendanud Tensorflow ja Pytorchi suurimat eristamist. Lisaks käsitleme siin Tensorflow vs Pytorchi võtme diferentseerimist infograafikute ja võrdlustabelite järgi. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- R programmeerimine vs Python - tundke erinevusi
- Jira vs Redmine - 3 erinevust
- laravel vs Ruby on Rails - parimad erinevused
- PowerShell vs Bash - hämmastavad erinevused
- PowerShell vs käsuviip | Milline on parem?