PyTorch 与 Tensorflow 之间的差异在哪里

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匿名
擅长:LS-DYNA,AUTODYN

简单说,PyTorch是建立动态的神经网络, Tensorflow是建立静态的 , PyTorch能更有效地处理一些问题, 比如说RNN变化时间长度的输出。

两者各有各的优势和劣势,都是大公司发布的, Tensorflow(Google)宣称在分布式训练上下了很大的功夫, 那就默认 Tensorflow 在分布式训练上要超出 Pytorch(Facebook),还有tensorboard可视化工具,但是 Tensorflow 的静态计算图使得在 RNN 上有一点点被动 (虽然它用其他途径解决了),不过用 PyTorch 的时候,会对这种动态的 RNN 有更好的理解。而且 Tensorflow 的高度工业化,它的底层代码很难看懂, Pytorch 好那么一点点,如果深入 PytorchAPI,至少能比看 Tensorflow 多看懂一点点 Pytorch 的底层在干啥。

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匿名


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