介绍
深度学习是机器学习的一个分支。深度学习的独特之处在于它带来的准确和效率。当使用大量数据进行训练时，深度学习系统可以匹配甚至超越人类大脑的认知能力。两个顶级的深度学习框架，即PyTorch和TensorFlow，如何比较？
本文概述了帮助您比较这两个主要深度学习框架的五个因素。
PyTorch 和 TensorFlow 如何比较
斜坡上升时间
正如《悲伤海狸》所指出，Tensorflow基本上是一种嵌入在Python中的编程语言。Tensorflow 的代码被 Python”编译”到图形中。然后由 TensorFlow 执行引擎运行。另一方面，Pytorch 本质上是 Gpu 的投递替换 NumPy，它配备了更高级别的功能来构建和训练深度神经网络。
使用 Pytorch，代码执行速度非常快，效率非常高，您不需要学习任何新概念。另一方面，Tensorflow 需要占位符、可变范围以及会话等概念。
图形构造和调试
Pytorch 具有创建图形的动态过程。PyTorch 上的图形可以通过解释与图形的特定方面对应的代码行来构建。
另一方面，Tensorflow 具有图形创建静态过程，涉及图形在执行引擎上进行编译和运行。
Pytorch 代码将使用标准的 Python 调试器，与 TensorFlow 不同，您需要学习 TF 调试器，并将变量从会话中请求检查。
覆盖
张力流支持如下功能：
- 快速四人转换
- 检查张量的 NaN 和无穷大
- 沿尺寸翻转张量
这些都是 Pytorch 没有的功能， 但随着它越来越受欢迎， 差距肯定会弥合。
序列 化
在比较序列化中的两个框架时，TensorFlow 的图形可以保存为协议缓冲区，其中包括操作和参数。然后，TensorFlow 图形可以加载到其他编程语言中，如 Java 和C++。这一点很重要，尤其是对于部署堆栈，其中 Python 不是一个选项。
另一方面，Pytorch 有一个简单的 API，它可以腌制整个类或保存模型的所有权重。
总之，这两个框架中简化了保存和加载模型education-ecosystem.com/sebagam/2qL8X-how-to-teach-a-neural-network-to-read-handwritting/mnxqN-outline-2/”rel=”nofol后”=Sebagam，TensorFlow 和 Pytorch 都很容易在小型服务器端进行部署。对于移动和嵌入式部署，TensorFlow 与 Pytorch 不同，可以高效工作。因此，与 Pytorch 相比，在 Android 和 IOS 中的 TensorFlow 部署中，需要更少的工作量。
您需要将服务归结为热交换 Pytorch，这与 TensorFlow 部署期间不同。
包装
使用这五个因素，我们可以得出一般结论，PyTorch与TensorFlow没有太大区别。它们都基于 Python 编程语言。Python API 有非常良好的文档记录;因此，您将发现使用这些框架之一的易用性。
然而，Pytorch有一个很好的上升时间，因此比TensorFlow快得多。在两个框架之间进行选择将取决于您如何轻松地找到每个框架的学习过程。您的选择还取决于组织的要求。