Differenza tra Tensorflow vs Pytorch
Nel mondo attuale l'intelligenza artificiale è una delle possibilità chiave per qualsiasi tipo di organizzazione. Tutta l'organizzazione mira principalmente a rendere quanto più automazione possibile ed evitare qualsiasi tipo di dipendenza manuale per ogni settore della propria attività. In questo tipo di situazione, l'apprendimento profondo sta arrivando con un'architettura molto attraente con utilità di varietà e molto facile da sviluppare dallo sviluppatore in qualsiasi momento. Aiuta anche a qualsiasi tipo di organizzazione che si rivolge principalmente all'automazione e che desidera evitare la dipendenza umana, utilizzando un diverso tipo di metodologie che massimizzano l'efficienza sempre preferibile di qualsiasi tipo di computer che funziona effettivamente come un essere umano. Considerando ora gli sviluppatori di varietà che sono disposti a utilizzare tale tecnica di automazione in qualsiasi momento per il loro prodotto per una migliore automazione, devono trovare alcuni strumenti aperti per utilizzare e sviluppare lo stesso. Ci sono molte grandi aziende come Google, Facebook o altre varietà che le grandi aziende hanno le proprie versioni multiple che dipendono da diversi tipi di framework ma il massimo è sviluppato in linguaggio Python in cui qualcuno può facilmente apprendere lo stesso in qualsiasi momento, in grado di sviluppare secondo il loro requisito di prodotto e può anche formare altre persone dalla documentazione sulle varietà fornita da quelle grandi aziende.
Confronto diretto tra Tensorflow e Pytorch (infografica)
Di seguito sono riportati i primi 2 confronti di Tensorflow vs Pytorch: 
Differenze chiave tra Tensorflow e Pytorch
Sia Tensorflow vs Pytorch sono scelte popolari nel mercato; parliamo di alcune delle principali differenze tra Tensorflow e Pytorch:
- Tensorflow è il popolare framework di calcolo automatico che in qualsiasi momento utilizza da più organizzazioni per lungo tempo senza alcun tipo di trambusto chiamato. È stato progettato da Google e ha fornito uno dei primi gusti a tutti gli sviluppatori che sono effettivamente disposti a realizzare automazioni per i loro prodotti. Una grande organizzazione di solito preferisce utilizzare Tensorflow grazie al suo eccellente supporto in qualsiasi momento e anche a una documentazione molto breve. Aiuta anche gli sviluppatori a fornire il loro miglior supporto per qualsiasi tipo di dubbio o lacuna di comprensione, soprattutto in caso di evitare la complessità della progettazione grafica. Poiché l'esecuzione della sessione in tensorflow è poco critica rispetto a qualsiasi altro framework popolare disponibile sul mercato. Mentre Pytorch è nelle mani di molti nuovi framework introdotti di recente, è l'agenda principale per evitare qualsiasi tipo di complessità che gli sviluppatori devono affrontare in caso di collaborazione con tensorflow. Lo sviluppatore è in grado di scrivere facilmente il codice in Pytorch acquisendo alcune conoscenze di base sulla struttura di codifica Python. Pytorch è sviluppato principalmente sulla base delle tecnologie Python, ha usato anche C ++ e mantiene il supporto CUDA per il backend. Segue anche una delle grandi utilità per supportare quasi tutti i grandi sistemi operativi disponibili nei mercati come Linux, Windows o MacOS.
- L'implementazione di tenserflow è poco difficile sempre per i principianti in qualsiasi momento per la loro complessità di passaggi. Supponiamo che uno voglia usare tensorflow per costruire una delle presentazioni grafiche su tenore o grafico significa essere disposti a menzionare o costruire una dimensione sul possesso e disposto a pianificare l'assegnazione di un segnaposto specifico per qualsiasi tipo di variabili definite nel codice, in in tal caso, lo sviluppatore dovrebbe seguire due diversi passaggi in qualsiasi momento per l'esecuzione. Non solo non avvierà la sessione richiesta. Per iniziare la sessione deve eseguire la sessione in modo da tenere a mente tutto il calcolo che deve essere elaborato per quel passaggio specifico. È sempre un po 'complesso in qualsiasi momento per i principianti. Mentre Pytorch è un piccolo passo avanti su quella tecnica specifica, qualsiasi tipo di assegnazione a un segnaposto specifico sulla costruzione variabile e grafica può essere fatto da un nuovo concetto come l'approccio grafico usando il calcolo dinamico. È sempre facile per lo sviluppatore che in realtà è molto a suo agio nelle librerie matematiche disponibili nelle tecnologie Python. È molto facile per lo sviluppatore scrivere le funzioni di input e output, non è necessario aggiungere ulteriori mal di testa per implementare la dimensione corretta in possesso.
Tabella comparativa Tensorflow vs Pytorch
Di seguito è riportato il confronto più in alto tra Tensorflow vs Pytorch:
| La base del confronto tra Tensorflow vs Pytorch |
tensorflow |
Pytorch |
| Generale | Tensorflow è principalmente fornito da Google ed è uno dei framework di deep learning più diffusi nell'attuale ambiente. Sposta la tecnica di automazione di qualsiasi essere umano come un computer in modo efficiente e cambia l'intero pensiero dell'automazione nell'industria attuale assolutamente nella nuova modalità. Considerare qualsiasi tipo di situazione come una grande sfida e trasferire lo stesso nell'automazione della logica in modo molto intelligente. Anche la società che sta inventando è Google, quindi automaticamente può essere la scelta migliore da chiunque a causa del feedback di Google e di altri per ogni situazione. | Pytorch è uno dei nuovi framework, e per ora molto popolare tra i principianti. La grande utilità effettivamente fornita da Pytorch sta scrivendo codice molto facilmente senza alcun tipo di conoscenza aggiuntiva da parte dello sviluppatore. Così automaticamente questo diventerà molto popolare tra i principianti che svilupperanno la logica di automazione per il loro prodotto. Pytorch è sostanzialmente sviluppato in base al linguaggio Python, è stato anche supportato da C ++ e come backend ha usato CUDA. La grande utilità è che può essere disponibile per quasi tutti i tipi di sistemi operativi come Linux, MacOS e Windows. |
| Implementazione | Al momento dell'inizializzazione di qualsiasi framework di automazione del deep learning, è una delle parti obbligatorie per la costruzione di un grafico, in cui tensorflow è un po 'complesso. Ad esempio, supponiamo che uno dei requisiti degli sviluppatori per costruire una dimensione basata sul tensore (o grafico), allo stesso tempo debba assegnare un segnaposto specifico per definire le variabili, in tal caso, deve essere fatto separatamente in tensorflow. Una volta completate entrambe queste attività, deve eseguire la sessione corrispondente per eseguire l'elaborazione. Che è più complicato per i principianti in qualsiasi momento. | Pytorch ha effettivamente seguito un approccio dinamico in caso di calcolo della rappresentazione grafica. |
Conclusione
Confrontando sia Tensorflow che Pytorch, tensorflow è principalmente popolare per le sue funzionalità di visualizzazione che vengono sviluppate automaticamente poiché funziona da molto tempo sul mercato. Considerando che Pytorch è troppo nuovo sul mercato, è principalmente popolare per il suo approccio informatico dinamico, che rende questo framework più popolare per i principianti. Tuttavia, tendorflow è sempre preferibile per qualsiasi tipo di organizzazione per un'eccellente visualizzazione, supporto e disponibilità a lungo.
Articolo raccomandato
Questa è stata una guida alla più alta distinzione tra Tensorflow vs Pytorch. Qui consideriamo inoltre la differenziazione chiave Tensorflow vs Pytorch per infografica e tabella comparativa. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -
- R Programming vs Python - Conosci le differenze
- Jira vs Redmine: le 3 differenze principali
- laravel vs Ruby on Rails - Migliori differenze
- PowerShell vs Bash - Differenze incredibili
- PowerShell vs Prompt dei comandi | Qual è il migliore?