Különbség a Tensorflow és a Pytorch között
A jelenlegi világban a mesterséges intelligencia az egyik legfontosabb lehetőség bármilyen szervezet számára. Az összes szervezet elsősorban arra törekszik, hogy a lehető legnagyobb mértékben automatizálja és elkerülje bármiféle kézi függőséget vállalkozásuk minden ágazatában. Ilyen helyzetben a mélyreható tanulás nagyon vonzó architektúrával érkezik, különféle segédprogramokkal, és a fejlesztő által bármikor könnyen fejleszthető. Segít minden olyan szervezet számára, amely elsősorban az automatizálást célozza meg és hajlandó elkerülni az emberi függőséget, másfajta módszertan alkalmazásával, amely maximalizálja az ember számára valóban működő bármilyen számítógép hatékonyságát. Tekintettel a fajtafejlesztőkre, akik hajlandók ezt az automatizálási technikát bármikor felhasználni a termékükhöz a jobb automatizálás érdekében, meg kell találniuk néhány nyitott eszközt ezek használatához és fejlesztéséhez. Nagyon sok nagyvállalat van, mint például a Google, a Facebook vagy más fajták, a nagyvállalatoknak különféle kiadásai vannak, amelyek különféle keretektől függenek, de a maximumot Python nyelven fejlesztették ki, ahol valaki könnyen megismerheti ugyanazt bármikor, képes fejlesztni. termékigényeik szerint, és más népeket képesek kiképezni az említett nagyvállalatok által benyújtott fajták dokumentációjából.
Tensorflow és Pytorch közötti összehasonlítás a fejről a fejre (Infographics)
Az alábbiakban bemutatjuk a Tensorflow és Pytorch 2 legjobb összehasonlítását: 
Legfontosabb különbségek a Tensorflow és a Pytorch között
Mind a Tensorflow, mind a Pytorch népszerű választás a piacon; tárgyaljuk meg a Tensorflow és Pytorch közötti fő különbségeket:
- A Tensorflow egyike a népszerű automatikus számítási keretrendszereknek, amelyeket bármikor, több szervezet által, hosszú ideig, bármilyen úgynevezett zűrzavar nélkül használhatnak. Ezt a Google tervezte, és az egyik első ízlésnek számít azoknak a fejlesztőknek, akik valóban hajlandóak automatizálni termékeiket. Egy maximálisan nagy szervezet általában inkább a Tensorflow alkalmazását részesíti előnyben, mivel bármikor kiváló támogatást nyújtanak, és nagyon rövid dokumentációt is tartalmaznak. Ezenkívül elősegíti a fejlesztőket abban, hogy bármilyen kétséget vagy megértési hiányt jobban támogassanak, különös tekintettel a grafikus számítástechnika összetettségének elkerülésére. Mivel a munkamenet tensorflow-ban történő futtatása alig kritikus, mint bármely más piacon elérhető népszerű keretrendszer. Míg a Pytorch más kezekben nagyon sok új keretrendszert vezet be a közelmúltban, ez a legfontosabb napirend a bármilyen bonyolultság elkerülésére, amellyel a fejlesztők általában szembesülnek a tensorflow-nal való munka esetén. A fejlesztő nagyon könnyen képes írni a kódot Pytorchban, ha alapszintű ismereteket szerez a Python kódolási struktúrájáról. A Pytorch-ot elsősorban Python technológiákra fejlesztették ki, C ++ -ot is használtak, és a háttérrendszer CUDA-támogatását is fenntartották. Ez egyike annak a nagy haszonnak, amely támogatja szinte az összes olyan nagy operációs rendszert, amely a piacon elérhető, mint a Linux, a Windows vagy a MacOS.
- A tenserflow végrehajtása alig bonyolult a kezdők számára, bármikor, a lépések összetettsége miatt. Tegyük fel, hogy tensorflow-t akar használni az egyik grafikus bemutatás tenorra vagy gráfra való felépítéséhez, vagyis azt jelenti, hogy hajlandó megemlíteni vagy felépíteni egy dimenziót a hivatali ideje alatt, valamint hajlandó tervezni egy adott helyőrző hozzárendelését a kódban meghatározott bármilyen változóhoz Ebben az esetben a fejlesztőnek a végrehajtáshoz bármikor két különböző lépést kell követnie. Nem csak, hogy nem indítja el a szükséges munkamenetet. A munkamenet megkezdéséhez el kell futtatnia a munkamenetet, hogy szem előtt tartsa az összes számítást, amelyet az adott lépéshez kidolgozni kell. Ez mindig egy kicsit komplex, bármikor, a kezdők számára. Míg a Pytorch egy kicsit tovább halad az adott technikán, a változó és a grafikus épület egy adott helyőrzőhöz való hozzárendelése egy új koncepcióval, például grafikus megközelítéssel, dinamikus számítás alkalmazásával valósítható meg. A fejlesztő számára mindig könnyű, aki valójában nagyon kényelmes a Python technológiákban elérhető matematikai könyvtárakban. A fejlesztő nagyon egyszerűen írja be a bemeneti és kimeneti funkciókat, nem kell további fejfájást okoznia a megfelelő dimenzió bevezetése érdekében.
Tensorflow és Pytorch összehasonlító táblázat
Az alábbiakban látható a legfelső összehasonlítás a Tensorflow és Pytorch között:
| Az összehasonlítás alapja a Tensorflow és Pytorch között |
Tensorflow |
Pytorch |
| Tábornok | A Tensorflow-ot elsősorban a Google biztosítja, és a jelenlegi környezetben az egyik legnépszerűbb mély tanulási keret. Bármely ember automatizálási technikáját olyan hatékonyan mozgatja, mint egy számítógép, és teljesen automatizálva változtatja meg az automatizálás gondolkodását a jelenlegi iparágban az új módban. Bármely helyzetet nagy kihívásnak tekint, és ugyanezt adja át a logika automatizálásában. A feltaláló társaság a Google is, így automatikusan bárki számára ez a legjobb választás a Google visszajelzéseinek és másoknak köszönhetően bármilyen helyzetben. | A Pytorch az új keretrendszer, és mostantól nagyon népszerű a kezdők számára. A nagy segédprogram, amelyet a Pytorch valóban nyújt, a kód írása nagyon egyszerű, anélkül, hogy a fejlesztő bármiféle extra tudást megszerezne. Tehát automatikusan ez lesz nagyon népszerű azoknak a kezdőknek, akik automatizálási logikát fognak kidolgozni a termékükhöz. A Pytorch alapvetően Python nyelv alapján lett kifejlesztve, a C ++ támogatására is került, és háttérként a CUDA-t használja. A nagyszerű eszköz szinte mindenféle operációs rendszerhez, például Linux, MacOS és Windows számára elérhető. |
| Végrehajtás | A mélyreható tanulás automatizálási kereteinek bármelyikének inicializálásakor a grafikon felépítésének egyik kötelező része, ahol a tensorflow egy kicsit összetett. Példaként feltételezzük, hogy az egyik dimenzió tensor (vagy gráf) alapján történő felépítéséhez az egyik fejlesztő követelmény, ugyanakkor hozzá kell rendelnie egy konkrét helyőrzőt a meghatározó változók meghatározásához, ebben az esetben ezt külön kell tenni a tensorflow-ban. Miután mindkét feladat befejeződött, a számítástechnika futtatásához meg kell futtatnia a megfelelő munkamenetet. Ami a kezdők számára bármikor bonyolultabb. | Pytorch valójában egy dinamikus megközelítést alkalmazott a grafikus ábrázolás kiszámításakor. |
Következtetés
A Tensorflow és a Pytorch összehasonlításával a tensorflow elsősorban olyan megjelenítési jellemzői miatt népszerű, amelyek automatikusan fejlesztésre kerülnek, mivel a piacon hosszú ideje működik. Míg a Pytorch még túl új a piacon, elsősorban a dinamikus számítástechnikájuk szempontjából népszerűek, ami ezt a keretet egyre népszerűbbé teszi a kezdők számára. Ennek ellenére a tendorflow mindig előnyösebb bármilyen szervezetnél a kiváló megjelenítés, támogatás és hosszú távú rendelkezésre állás érdekében.
Ajánlott cikk
Ez útmutató a Tensorflow és Pytorch közötti legmagasabb megkülönböztetéshez. Itt további mérlegeljük a Tensorflow vs Pytorch kulcs különbséget az infographics és az összehasonlító táblázat alapján. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- R programozás vs Python - ismerje meg a különbségeket
- Jira vs Redmine - A 3 legfontosabb különbség
- laravel vs Ruby on Rails - Legjobb különbségek
- PowerShell vs Bash - Csodálatos különbségek
- PowerShell vs parancssor | Melyik a jobb?