Différence entre Tensorflow et Pytorch
Dans le monde actuel, l'intelligence artificielle est l'une des principales possibilités pour tout type d'organisation. Toutes les organisations visent principalement à faire autant que possible l'automatisation et à éviter toute sorte de dépendance manuelle pour chaque secteur de leur entreprise. Dans ce type de situation, le deep learning vient avec une architecture très attrayante avec des utilitaires de variétés et très facile à développer par le développeur à tout moment. Il aide également tout type d'organisation qui vise principalement l'automatisation et qui souhaite éviter la dépendance humaine, en utilisant un type de méthodologie différent qui maximise l'efficacité toujours préférable de tout type d'ordinateur qui fonctionne réellement comme un humain. Considérant maintenant les développeurs de variétés qui sont prêts à utiliser cette technique d'automatisation à tout moment pour leur produit pour une meilleure automatisation, ils doivent trouver un outil ouvert pour l'utiliser et le développer. Il y a beaucoup de grandes entreprises comme Google, Facebook ou d'autres variétés.Les grandes entreprises ont leurs propres versions multiples qui dépendent de différents types de frameworks mais le maximum est développé en langage Python où quelqu'un peut facilement en apprendre à tout moment, peut développer selon leur exigence de produit et peut également former d'autres peuples à partir de la documentation sur les variétés fournie par ces grandes entreprises.
Comparaison directe entre Tensorflow et Pytorch (infographie)
Voici les 2 meilleures comparaisons de Tensorflow vs Pytorch: 
Différences clés entre Tensorflow et Pytorch
Les deux Tensorflow vs Pytorch sont des choix populaires sur le marché; laissez-nous discuter de certaines des principales différences entre Tensorflow vs Pytorch:
- Tensorflow est l'un des frameworks de calcul automatique les plus populaires qui, à tout moment, sont utilisés par plusieurs organisations pendant une longue période sans aucune sorte de truc appelé. Il a été conçu par Google et a fourni l'un des premiers goûts à tous les développeurs qui souhaitent réellement automatiser leur produit. Une grande organisation maximale préfère normalement utiliser Tensorflow en raison de son excellent support à tout moment et de sa documentation très brève. Il aide également les développeurs à mieux prendre en charge tout type de doutes ou de compréhension des lacunes, en particulier en cas d'éviter la complexité de la conception informatique graphique. Comme l'exécution de la session dans tensorflow est peu critique que tout autre framework populaire disponible sur le marché. Alors que Pytorch est entre autres très récemment un nouveau framework introduit, c'est le principal programme pour éviter tout type de complexité normalement rencontrée par les développeurs en cas de travail avec tensorflow. Le développeur peut écrire le code très facilement dans Pytorch en acquérant des connaissances de base sur la structure de codage Python. Pytorch est principalement développé sur la base des technologies Python, il a également utilisé C ++ et maintient le support CUDA pour le backend. Il suit également l'un des gros utilitaires de prise en charge de presque tous les gros systèmes d'exploitation disponibles sur les marchés comme Linux, Windows ou MacOS.
- La mise en œuvre de tenserflow est peu difficile toujours pour les débutants à tout moment pour leur complexité des étapes. Supposons que l'on veuille utiliser tensorflow pour construire l'une des présentations graphiques sur ténor ou graphique signifie vouloir mentionner ou construire une dimension sur la tenure et aussi vouloir planifier d'attribuer un espace réservé spécifique pour tout type de variables définies dans le code, dans dans ce cas, le développeur doit suivre deux étapes différentes à tout moment pour l'exécution. Non seulement cela ne démarre pas la session requise. Pour démarrer la session, il doit exécuter la session afin de garder à l'esprit tout le calcul qui doit être effectué pour cette étape spécifique. C'est toujours un peu complexe à tout moment pour les débutants. Alors que Pytorch est une petite avancée sur cette technique spécifique, tout type d'affectation à un espace réservé spécifique sur la construction variable et graphique peut être effectué par un nouveau concept comme l'approche graphique en utilisant le calcul dynamique. C'est toujours facile pour le développeur qui est en fait très à l'aise dans les bibliothèques mathématiques disponibles dans les technologies Python. Il est très facile pour le développeur d'écrire des fonctions d'entrée et de sortie, pas besoin de prendre un casse-tête supplémentaire pour implémenter une dimension appropriée dans la durée.
Tableau de comparaison Tensorflow vs Pytorch
Voici la comparaison la plus élevée entre Tensorflow et Pytorch:
| La base de comparaison entre Tensorflow vs Pytorch |
Tensorflow |
Pytorch |
| Général | Tensorflow est principalement fourni par Google et est l'un des cadres d'apprentissage en profondeur les plus populaires dans l'environnement actuel. Il déplace la technique d'automatisation de tout être humain comme un ordinateur de manière si efficace et change complètement la pensée de l'automatisation pour l'industrie actuelle dans le nouveau mode. Considérer tout type de situation comme un grand défi et transférer le même dans l'automatisation de la logique très intelligemment. Google est également l'inventeur de l'entreprise, donc automatiquement, il peut être le meilleur choix par quiconque en raison des commentaires de Google et d'autres personnes dans n'importe quelle situation. | Pytorch est l'un des nouveaux frameworks et est désormais très populaire auprès des débutants. Le gros utilitaire fourni par Pytorch écrit du code très facilement sans aucune sorte de gain de connaissances supplémentaire par le développeur. Donc automatiquement celui-ci va être très populaire auprès des débutants qui vont développer une logique d'automatisation pour leur produit. Pytorch est essentiellement développé sur la base du langage Python, il a également été pris en charge par C ++ et en tant que backend, il a utilisé CUDA. Le gros utilitaire est qu'il peut être disponible pour presque tous les types de systèmes d'exploitation comme Linux, MacOS et Windows. |
| la mise en oeuvre | Au moment de l'initialisation de l'un des cadres d'automatisation de l'apprentissage en profondeur, c'est l'une des parties obligatoires de la construction d'un graphique, où tensorflow est un peu complexe. Par exemple, supposons que l'une des exigences du développeur pour construire une dimension basée sur le tenseur (ou le graphique), en même temps, il doit affecter un espace réservé spécifique pour définir les variables, dans ce cas, cela doit être fait séparément dans tensorflow. Une fois ces deux tâches terminées, il doit exécuter la session correspondante pour exécuter l'informatique. Ce qui est plus compliqué pour les débutants à tout moment. | Pytorch a en fait suivi une approche dynamique en cas de calcul de représentation graphique. |
Conclusion
En comparant à la fois Tensorflow et Pytorch, tensorflow est surtout populaire pour ses fonctionnalités de visualisation qui sont automatiquement développées car il fonctionne depuis longtemps sur le marché. Alors que Pytorch est trop nouveau sur le marché, ils sont principalement appréciés pour leur approche informatique dynamique, ce qui rend ce cadre plus populaire pour les débutants. Mais toujours, tendorflow est toujours préférable pour tout type d'organisation pour une excellente visualisation, un support et une disponibilité à long terme.
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