Forskel mellem Tensorflow vs Pytorch
I den aktuelle verden er kunstig intelligens en af de vigtigste muligheder for enhver form for organisation. Hele organisationen sigter hovedsageligt mod at foretage så meget som muligt automatisering og undgå enhver form for manuel afhængighed for alle sektorer i deres forretning. I denne form for situationer kommer dyb læring med nogle meget attraktive arkitekturer med sorteringsværktøjer og meget let at udvikle af udvikleren til enhver tid. Det hjælper også enhver form for organisation, der hovedsageligt er målrettet mod automatisering og villig til at undgå menneskelig afhængighed, ved at bruge en anden slags metodologier, der altid maksimerer fortrinsvis effektivitet for enhver form for computer, der faktisk fungerer som et menneske. I betragtning af sorterudviklere, der er villige til at bruge den automatiseringsteknik når som helst for deres produkt til bedre automatisering, er de nødt til at finde ud af noget åbent værktøj til at bruge og udvikle det samme. Der har en masse store virksomheder som Google, Facebook eller andre sorter store virksomheder har deres egne flere udgivelser, der afhænger af forskellige former for rammer, men maksimalt er udviklet på Python-sprog, hvor nogen let kan lære om det samme når som helst og kan udvikle sig i henhold til deres produktkrav og også kan uddanne andre folk fra sorter dokumentation leveret af disse store virksomheder.
Sammenligning fra head to head mellem tensorflow vs Pytorch (Infographics)
Nedenfor er de to top sammenligninger af Tensorflow vs Pytorch: 
Vigtigste forskelle mellem tensorflow vs Pytorch
Både Tensorflow vs Pytorch er populære valg på markedet; lad os diskutere nogle af de største forskelle mellem tensorflow vs Pytorch:
- Tensorflow er en af de populære rammer for automatisk beregning, som når som helst bruges af flere organisationer i lang tid uden nogen form for kaldet trængsel. Det blev designet af Google og leveret en af de første smag til nogen af de udviklere, der faktisk er villige til at foretage automatisering til deres produkt. En maksimal stor organisation foretrækker normalt at bruge Tensorflow på grund af deres fremragende support på ethvert tidspunkt og også meget kort dokumentation. Det hjælper også udvikleren med deres bedste support til enhver form for tvivl eller forståelse af kløften, især i tilfælde af at man undgår kompleksiteten i grafisk computerdesign. Da det at køre sessionen i tensorflow er lidt kritisk end noget andet tilgængeligt marked, der er tilgængeligt på populære rammer. Mens Pytorch er i andre hænder, hvor meget nye rammer introduceres for nylig, er det den vigtigste dagsorden for at undgå enhver form for kompleksitet, som udvikleren normalt står overfor i tilfælde af at arbejde med tensorflow. Udvikleren kan nemt skrive koden i Pytorch ved at få grundlæggende viden om Python-kodningsstruktur. Pytorch er hovedsageligt udviklet baseret på Python-teknologier, den brugte også C ++ og opretholder CUDA-støtte til backend. Det følger også en af de store værktøjer ved at understøtte næsten alle de store operativsystemer, der findes på markederne som Linux, Windows eller MacOS.
- Implementering af tenserflow er lidt vanskeligt altid for begyndere når som helst for deres kompleksitet af trin. Antag at man ønsker at bruge tensorflow til at opbygge en af de grafiske præsentationer på tenor eller graf betyder vilje til at nævne eller opbygge en dimension på lejeafgift og såvel som villig til at planlægge for at tildele en bestemt pladsholder for enhver form for variabler defineret i koden, i i så fald skal udvikleren nødt til at følge to forskellige trin til enhver tid for udførelsen. Ikke kun at det ikke starter den krævede session. For at stirre sessionen er det nødt til at køre sessionen for at huske på al den beregning, der skal trænes til det specifikke trin. Det er altid lidt kompliceret når som helst for begyndere. Mens Pytorch er et lille fremskridt med den specifikke teknik, kan enhver form for tildeling til en bestemt pladsholder på den variable og grafiske bygning udføres ved et nyt koncept som grafisk tilgang ved hjælp af dynamisk beregning. Det er altid let for udvikleren, der faktisk er meget behageligt i matematiske biblioteker, der er tilgængelige i Python-teknologier. Det er meget let for udvikleren at skrive input og output funktion, behøver ikke at tage nogen ekstra hovedpine for at implementere en korrekt dimension under opsigelse.
Tensorflow vs Pytorch sammenligningstabel
Nedenfor er den øverste sammenligning blandt Tensorflow vs Pytorch:
| Sammenligningsgrundlaget mellem Tensorflow vs Pytorch |
Tensorflow |
Pytorch |
| Generel | Tensorflow leveres hovedsageligt af Google og er en af de mest populære dybe læringsrammer i det aktuelle miljø. Det flytter automatiseringsteknikken for ethvert menneske som en computer så effektiv, og ændrer hele tankegangen til automatisering til den nuværende branche absolut i den nye tilstand. At betragte enhver form for situation som en stor udfordring og overføre den samme ved at automatisere logik meget smart. Også opfindende firma er Google, så automatisk kan det være det bedste valg af nogen på grund af Google-feedback og andre til enhver situation. | Pytorch er en af de nye rammer, og som nu meget populær for enhver af begyndere. Den store værktøj, som faktisk leveres af Pytorch, skriver meget let kode uden nogen form for ekstra videnforøgelse fra udvikleren. Så automatisk denne vil blive stor populær for begyndere, der vil udvikle automatiseringslogik for deres produkt. Pytorch er dybest set udviklet baseret på Python-sprog, det blev også taget med støtte fra C ++, og som backend brugt det CUDA. Det store værktøj er, at det kan være tilgængeligt for næsten alle slags operativsystemer som Linux, MacOS og Windows. |
| Implementering | På tidspunktet for initialisering af en hvilken som helst af de dybe læringsautomatiseringsrammer er det en af de obligatoriske dele til opbygning af graf, hvor tensorflow er lidt kompliceret. Antag som et eksempel, at et af udviklerkravene til at opbygge en dimension baseret på tensor (eller graf), samtidig med at han har brug for at tildele en bestemt pladsholder til at definere variabler, i så fald skal det gøres separat i tensorflow. Når begge disse opgaver er afsluttet, skal de køre den tilsvarende session for en kørsel af computeren. Hvilket er mere kompliceret for begyndere når som helst. | Pytorch fulgte faktisk en dynamisk tilgang i tilfælde af beregning af grafisk repræsentation. |
Konklusion
Når man sammenligner både Tensorflow vs Pytorch, er tensorflow for det meste populært for deres visualiseringsfunktioner, der automatisk udvikles, da det fungerer lang tid på markedet. Mens Pytorch er for nyt på markedet, er de hovedsageligt populære for deres dynamiske computing-tilgang, hvilket gør denne ramme mere populær for begyndere. Men stadig foretrækkes tendorflow for enhver form for organisation for fremragende visualisering, support og langvarig tilgængelighed.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til den højeste sondring mellem Tensorflow vs Pytorch. Her overvejer vi desuden Tensorflow vs Pytorch nøgledifferentiering ved infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- R-programmering vs Python - Kend forskellene
- Jira vs Redmine - Top 3 forskelle
- laravel vs Ruby on Rails - Bedste forskelle
- PowerShell vs Bash - Fantastiske forskelle
- PowerShell vs Command Prompt | Hvilken er bedst?