Unterschied zwischen Tensorflow und Pytorch
In der heutigen Welt ist künstliche Intelligenz eine der wichtigsten Möglichkeiten für jede Art von Organisation. Die gesamte Organisation zielt hauptsächlich darauf ab, so weit wie möglich zu automatisieren und jede Art von manueller Abhängigkeit für jeden Sektor ihres Geschäfts zu vermeiden. In solchen Situationen ist Deep Learning mit einer sehr attraktiven Architektur mit verschiedenen Dienstprogrammen verbunden, die vom Entwickler jederzeit sehr einfach zu entwickeln ist. Es hilft auch jeder Art von Organisation, die hauptsächlich auf Automatisierung abzielt und bereit ist, Abhängigkeit von Menschen zu vermeiden, indem eine andere Art von Methodik verwendet wird, die die stets bevorzugte Effizienz jeder Art von Computer maximiert, der tatsächlich als Mensch arbeitet. Angesichts von Sortenentwicklern, die bereit sind, diese Automatisierungstechnik jederzeit für ihr Produkt zu verwenden, um eine bessere Automatisierung zu erzielen, müssen sie ein offenes Tool für die Verwendung und Entwicklung derselben finden. Es gibt viele große Unternehmen wie Google, Facebook oder andere. Große Unternehmen haben ihre eigenen, mehrfachen Releases, die von verschiedenen Frameworks abhängen. Maximum ist jedoch in Python-Sprache entwickelt, in der jeder jederzeit leicht das Gleiche lernen und sich weiterentwickeln kann gemäß ihrer Produktanforderung und kann auch andere Völker anhand der Sortendokumentation ausbilden, die von diesen großen Unternehmen bereitgestellt wird.
Head to Head Vergleich zwischen Tensorflow und Pytorch (Infografik)
Unten sind die Top 2 Vergleiche von Tensorflow gegen Pytorch: 
Hauptunterschiede zwischen Tensorflow und Pytorch
Sowohl Tensorflow als auch Pytorch sind auf dem Markt sehr beliebt. Lassen Sie uns einige der Hauptunterschiede zwischen Tensorflow und Pytorch diskutieren:
- Tensorflow ist eines der beliebten Frameworks für die automatische Berechnung, das von mehreren Organisationen über einen langen Zeitraum hinweg verwendet wird, ohne dass es zu Problemen kommt. Es wurde von Google entwickelt und war eines der ersten Beispiele für Entwickler, die bereit sind, die Automatisierung für ihr Produkt vorzunehmen. Eine maximal große Organisation bevorzugt normalerweise Tensorflow, da sie zu jedem Zeitpunkt eine hervorragende Unterstützung bietet und die Dokumentation sehr kurz ist. Es hilft Entwicklern auch dabei, die bestmögliche Unterstützung für jegliche Art von Zweifeln oder Verständnislücken zu erhalten, insbesondere wenn die Komplexität des grafischen Computerdesigns vermieden werden soll. Da die Sitzung im Tensorflow-Modus ausgeführt wird, ist sie wenig kritisch als jedes andere marktübliche Framework. Während Pytorch in letzter Zeit sehr viel neues Framework einführt, ist es die Hauptagenda, um jede Art von Komplexität zu vermeiden, mit der Entwickler normalerweise bei der Arbeit mit Tensorflow konfrontiert sind. Der Entwickler kann den Code sehr einfach in Pytorch schreiben, indem er einige Grundkenntnisse über die Python-Codierungsstruktur erlangt. Pytorch wurde hauptsächlich auf der Basis von Python-Technologien entwickelt, verwendete auch C ++ und unterhielt die CUDA-Unterstützung für das Backend. Es folgt auch einer der großen Vorteile der Unterstützung fast aller großen Betriebssysteme, die auf den Märkten wie Linux, Windows oder MacOS verfügbar sind.
- Die Implementierung von Tenserflow ist für Anfänger aufgrund der Komplexität der Schritte immer etwas schwierig. Angenommen, man möchte Tensorflow zum Erstellen einer der grafischen Darstellungen auf Tenor oder Graph verwenden, bedeutet, dass man bereit ist, eine Dimension auf Tenure zu erwähnen oder zu erstellen, und auch bereit ist, einen bestimmten Platzhalter für jede Art von Variablen zuzuweisen, die im Code definiert sind In diesem Fall sollte der Entwickler zu jeder Zeit zwei verschiedene Schritte ausführen müssen. Nicht nur, dass es die erforderliche Sitzung nicht starten wird. Um die Sitzung zu starten, muss sie ausgeführt werden, um alle Berechnungen zu berücksichtigen, die für diesen bestimmten Schritt ausgeführt werden müssen. Für Anfänger ist es immer ein bisschen kompliziert. Während Pytorch diese spezielle Technik ein wenig weiterentwickelt, kann jede Art von Zuordnung zu einem bestimmten Platzhalter für die Variable und das grafische Gebäude mit einem neuen Konzept wie dem grafischen Ansatz unter Verwendung dynamischer Berechnungen erfolgen. Es ist immer einfach für den Entwickler, der sich in mathematischen Bibliotheken, die in Python-Technologien verfügbar sind, sehr wohl fühlt. Es ist für den Entwickler sehr einfach, Eingabe- und Ausgabefunktionen zu schreiben. Sie müssen keine zusätzlichen Kopfschmerzen auf sich nehmen, um die richtige Dimension in der Amtszeit zu implementieren.
Tensorflow vs Pytorch Vergleichstabelle
Unten finden Sie den höchsten Vergleich zwischen Tensorflow und Pytorch:
| Die Vergleichsbasis zwischen Tensorflow und Pytorch |
Tensorflow |
Pytorch |
| Allgemeines | Tensorflow wird hauptsächlich von Google bereitgestellt und ist eines der beliebtesten Deep-Learning-Frameworks in der aktuellen Umgebung. Es bewegt die Automatisierungstechnik eines jeden Menschen wie ein Computer so effizient und verändert das gesamte Automatisierungsdenken auf die aktuelle Branche absolut im neuen Modus. Jede Art von Situation als große Herausforderung betrachten und diese in der Automatisierung der Logik sehr geschickt übertragen. Eine Firma zu erfinden ist auch Google, so dass es aufgrund des Feedbacks von Google und anderen für jede Situation automatisch die beste Wahl sein kann. | Pytorch ist eines der neuen Frameworks und ab sofort bei Anfängern sehr beliebt. Das große Hilfsprogramm von Pytorch ist das einfache Schreiben von Code, ohne dass der Entwickler zusätzliche Kenntnisse erwerben muss. Also wird dieser automatisch bei den Anfängern sehr beliebt sein, die Automatisierungslogik für ihr Produkt entwickeln werden. Pytorch basiert im Wesentlichen auf der Python-Sprache, wurde auch von C ++ unterstützt und verwendete als Backend CUDA. Das große Hilfsprogramm ist, dass es für fast alle Arten von Betriebssystemen wie Linux, MacOS und Windows verfügbar ist. |
| Implementierung | Zum Zeitpunkt der Initialisierung eines Deep-Learning-Automatisierungsframeworks ist es einer der obligatorischen Teile für das Erstellen von Graphen, bei denen der Tensorflow ein wenig komplex ist. Angenommen, einer der Entwickleranforderungen zum Erstellen einer Dimension auf der Grundlage eines Tensors (oder Diagramms) muss gleichzeitig ein bestimmter Platzhalter für definierte Variablen zugewiesen werden. In diesem Fall muss dies separat im Tensorflow erfolgen. Sobald diese beiden Aufgaben abgeschlossen sind, muss die entsprechende Sitzung ausgeführt werden, damit das Computing ausgeführt werden kann. Was für Anfänger immer etwas komplizierter ist. | Pytorch verfolgte tatsächlich einen dynamischen Ansatz bei der Berechnung der grafischen Darstellung. |
Fazit
Im Vergleich von Tensorflow und Pytorch ist Tensorflow vor allem wegen seiner Visualisierungsfunktionen beliebt, die automatisch entwickelt werden, da es auf dem Markt lange Zeit funktioniert. Während Pytorch zu neu auf dem Markt ist, sind sie vor allem wegen ihres Ansatzes für dynamisches Computing beliebt, wodurch dieses Framework bei den Anfängern beliebter wird. Trotzdem ist Tendorflow für jede Art von Organisation immer vorzuziehen, um eine hervorragende Visualisierung, Unterstützung und Langzeitverfügbarkeit zu gewährleisten.
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