Razlika med Tensorflowom in Pytorchom
V današnjem svetu je umetna inteligenca ena ključnih možnosti za kakršno koli organizacijo. Vse organizacije so v glavnem usmerjene v čim večjo avtomatizacijo in izogibanje kakršni koli ročni odvisnosti za vsak sektor svojega poslovanja. V takšnih razmerah gre za poglobljeno učenje z zelo privlačno arhitekturo z različnimi pripomočki in jih razvijalec zelo enostavno razvije kadar koli. Pomaga tudi vsem organizacijam, ki so v glavnem usmerjene v avtomatizacijo in se želijo izogniti človeški odvisnosti, z uporabo drugačnih metod, ki omogočajo vedno boljši izkoristek kakršne koli računalnice, ki dejansko deluje kot človek. Zdaj, ko razmislimo o razvijalcih sort, ki so pripravljeni uporabiti to tehniko avtomatizacije kadar koli za svoj izdelek za boljšo avtomatizacijo, morajo najti nekaj odprtega orodja za uporabo in razvoj istega. Obstaja veliko velikih podjetij, kot so Google, Facebook ali druge sorte, velika podjetja imajo svoje več različic, ki so odvisne od različnih vrst okvirov, vendar je največ v jeziku Python, kjer lahko nekdo kadar koli izvede isto o tem, lahko se razvije v skladu z njihovimi potrebami po izdelkih in lahko tudi druge ljudi izučijo iz dokumentacije o sortah, ki so jo predložile velike družbe.
Primerjava med nogami med Tensorflowom in Pytorchom (Infographics)
Spodaj sta zgornji 2 primerjavi Tensorflow proti Pytorchu: 
Ključne razlike med Tensorflowom in Pytorchom
Oba Tensorflow proti Pytorch sta priljubljeni izbiri na trgu; pogovorimo se o nekaterih glavnih razlikah med Tensorflowom in Pytorchom:
- Tensorflow je priljubljen okvir za samodejno računanje, ki ga kadar koli uporablja več organizacij dlje časa, ne da bi se imenoval vrvež. Zasnoval ga je Google in eden prvih razvijalcev, ki so dejansko pripravljeni avtomatizirati svoj izdelek. Največja organizacija običajno raje uporablja Tensorflow zaradi njihove odlične podpore v vsakem trenutku in tudi zelo kratke dokumentacije. Razvijalcu pomaga tudi pri njihovi najboljši podpori pri kakršnih koli dvomih ali razumevanju vrzeli, zlasti v primeru, da se izognemo zapletenosti grafičnega računalniškega oblikovanja. Ker je vodenje seje v tensorflowu malo kritičnega pomena kot kateri koli drug priljubljeni okvir na trgu. Medtem ko je Pytorch v zadnjem času zelo nov okvir, ki ga uvajajo v zadnjem času, je to glavni načrt za izogibanje kakršni koli zapletenosti, s katero se običajno srečujejo razvijalci v primeru dela s tensorflowom. Razvijalec lahko kodo zelo enostavno napiše v Pytorch, tako da pridobi nekaj osnovnega znanja o šifrantski strukturi Python. Pytorch je v glavnem razvit na osnovi tehnologij Python, uporabljal je tudi C ++ in vzdrževal podporo CUDA za zaledje. Prav tako sledi enemu od velikih uporabnosti podpiranja skoraj vseh velikih operacijskih sistemov, ki so na voljo na trgih, kot so Linux, Windows ali MacOS.
- Izvajanje tenserflow-a je za začetnike kadarkoli le malo težavno zaradi njihove zapletenosti korakov. Recimo, da želi nekdo uporabiti tensorflow za gradnjo ene od grafičnih predstavitev na tenorju ali grafu, kar pomeni, da je pripravljen omeniti ali zgraditi eno dimenzijo na podlagi in tudi pripraviti načrt za dodelitev enega posebnega rezerviranega mesta za vse vrste spremenljivk, opredeljenih v kodi, v v tem primeru bi moral razvijalcu kadar koli slediti dva različna koraka za izvedbo. Ne samo, da ne bo začel zahtevane seje. Za gledanje seje mora zagnati sejo, da ne pozabite na vse izračune, ki jih je treba izvesti za ta določen korak. Za začetnike je vedno malo zapleteno. Medtem ko je Pytorch malo napredoval pri tej specifični tehniki, lahko kakršno koli dodelitev določenemu rezerviranemu nosilcu spremenljivke in grafične zgradbe izvede nov koncept, kot je grafični pristop z uporabo dinamičnega računanja. Razvijalcu, ki je v matematičnih knjižnicah, ki so na voljo v tehnologijah Python, vedno enostavno. Razvijalcu je zelo enostavno napisati vhodno in izhodno funkcijo, za izvajanje ustrezne dimenzije v najemu ni potrebno dodatno glavobol.
Primerjalna tabela Tensorflow proti Pytorchu
Spodaj je najvišja primerjava med Tensorflowom in Pytorchom:
| Osnova primerjave med Tensorflowom in Pytorchom |
Tensorflow |
Pytorch |
| Splošno | Tensorflow v glavnem zagotavlja Google in je eden najbolj priljubljenih okvirov globokega učenja v trenutnem okolju. Tehnologijo avtomatizacije katerega koli človeka, kot je računalnik, premaknejo tako učinkovito in popolnoma spremenijo celotno razmišljanje o avtomatizaciji v sedanjo industrijo. Glede na kakršen koli položaj je velik izziv in isto pametno prenašati pri avtomatizaciji logike. Podjetje, ki izumlja, je tudi Google, zato je samodejno lahko zaradi Googlovih povratnih informacij in drugih za vsako situacijo najboljša izbira. | Pytorch je nov okvir, ki je danes zelo priljubljen vsem začetnikom. Velika uporabnost, ki jo ponuja Pytorch, je pisanje kode zelo enostavno, ne da bi razvijalci pridobili dodatno znanje. Tako bo ta avtomatično zelo priljubljen za začetnike, ki bodo razvili logiko avtomatizacije za svoj izdelek. Pytorch je v osnovi razvit na jeziku Python, vzeli so ga tudi za podporo C ++ in kot podporni program uporabljali CUDA. Velika uporabnost je, da je na voljo za skoraj vse vrste operacijskih sistemov, kot so Linux, MacOS in Windows. |
| Izvajanje | V času inicializacije katerega koli okvira globokega učenja avtomatizacije je eden od obveznih delov za izdelavo grafa, kjer je tensorflow malo zapleten. Kot primer predpostavimo, da ena od razvijalčevih zahtev za gradnjo ene dimenzije na podlagi tenzorja (ali grafa) hkrati mora dodeliti eno točno rezervirano mesto za definiranje spremenljivk, v tem primeru pa mora biti to izvedeno ločeno v tensorflowu. Ko sta obe nalogi končani, mora zagnati ustrezno sejo za zagon računanja. Kar je za začetnike kadarkoli bolj zapleteno. | Pytorch je dejansko upošteval en dinamičen pristop v primeru izračuna grafične predstavitve. |
Zaključek
Če primerjamo oba Tensorflow in Pytorch, je tensorflow večinoma priljubljen zaradi svojih vizualizacijskih funkcij, ki se samodejno razvijajo, saj že dolgo deluje na trgu. Medtem ko je Pytorch na trgu preveč nov, so v glavnem priljubljeni zaradi svojega dinamičnega računalniškega pristopa, zaradi česar je ta okvir bolj priljubljen za začetnike. Kljub temu je tendorflow vedno boljši za katero koli organizacijo za odlično vizualizacijo, podporo in dolgotrajno razpoložljivost.
Priporočeni članek
To je vodnik po najvišjem odlikovanju med Tensorflowom in Pytorchom. Pri tem dodatno upoštevamo razlikovanje tipk Tensorflow od Pytorch po infografiki in primerjalni tabeli. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- R Programiranje proti Pythonu - poznajte razlike
- Jira proti Redmine - Top 3 razlike
- laravel proti Ruby on Rails - najboljše razlike
- PowerShell vs Bash - neverjetne razlike
- PowerShell vs ukazni poziv | Kateri je boljši?