Razlika između Tensorflowa i Pytorcha
U trenutačnom svijetu umjetna inteligencija jedna je od ključnih mogućnosti za sve vrste organizacija. Sve organizacije uglavnom imaju za cilj postići što bolju automatizaciju i izbjeći bilo kakvu ručnu ovisnost za svaki sektor svog poslovanja. U takvoj situaciji duboko učenje dolazi s vrlo atraktivnom arhitekturom s različitim uslužnim programima i programer je vrlo lako razviti u bilo kojem trenutku. Također pomaže bilo kojoj vrsti organizacije koja je uglavnom usmjerena na automatizaciju i spremna izbjeći ljudsku ovisnost, koristeći se drugačijim metodama koje maksimiziraju uvijek poželjnu učinkovitost bilo koje vrste računala koja zapravo djeluje kao čovjek. Sad razmatrajući programere sorti koji su voljni koristiti tu tehniku automatizacije u bilo kojem trenutku za svoj proizvod za bolju automatizaciju, oni moraju pronaći neki otvoreni alat za njihovo korištenje i razvoj. Postoji puno velikih tvrtki poput Googlea, Facebooka ili drugih sorti. Velike tvrtke imaju svoja višestruka izdanja koja ovise o različitim vrstama okvira, ali maksimalno je razvijeno na jeziku Python-a gdje netko može lako učiti o tome u bilo kojem trenutku, može se razvijati a prema njihovim zahtjevima za proizvod i također mogu osposobiti druge ljude iz dokumentacije o sorti koju su dostavile te velike tvrtke.
Usporedba između Tensorflowa i Pytorcha (Infographics)
Ispod su gornje 2 usporedbe Tensorflowa i Pytorcha: 
Ključne razlike između Tensorflowa i Pytorcha
I Tensorflow i Pytorch popularni su odabir na tržištu; razgovarajmo o nekim glavnim razlikama između Tensorflowa i Pytorcha:
- Tensorflow je jedan od popularnih okvira automatskog računanja, koji bilo koje vrijeme pomoću više organizacija može koristiti bez ikakve vrste poziva. Dizajnirao ga je Google i pružio je jedan od prvih ukus bilo kome od programera koji su zapravo spremni automatizirati svoj proizvod. Maksimalno velika organizacija obično više voli koristiti Tensorflow zbog njihove izvrsne podrške u bilo kojem trenutku i zbog vrlo kratke dokumentacije. Također pomaže programerima u njihovoj najboljoj podršci za bilo kakve sumnje ili razumijevanje jaz, posebno u slučaju izbjegavanja složenosti grafičkog računarskog dizajna. Budući da je vođenje sesije u tensorflowu malo je kritično od bilo kojeg drugog popularnog okvira dostupnog na tržištu. Iako je Pytorch u zadnje vrijeme sasvim novi okvir koji je predstavljen u posljednje vrijeme, to je glavni plan za izbjegavanje bilo kakvih složenosti s kojima su obično razvijeni u slučaju rada s tensorflowom. Programer može lako napisati kod u Pytorchu steknući osnovna znanja o Python-ovoj strukturi kodiranja. Pytorch se uglavnom razvija na temelju Python tehnologija, a koristi i C ++ i održava CUDA podršku za podupiranje. Također slijedi jednu od velikih uslužnih aplikacija za podršku gotovo svih velikih operativnih sustava dostupnih na tržištima poput Linuxa, Windows-a ili MacOS-a.
- Provođenje tenser-a malo je teško početnicima bilo kada, s obzirom na njihovu složenost koraka. Pretpostavimo da neko želi upotrijebiti tensorflow za izgradnju jedne od grafičkih prezentacija na tenoru ili grafu, znači voljan spominjati ili graditi jednu dimenziju na osnovu testa, kao i spreman planirati dodijeliti jedno određeno rezervirano mjesto za bilo koju vrstu varijabli definiranih u kodu, u u tom slučaju programer bi trebao svaki put slijediti dva različita koraka za izvršenje. Ne samo da neće pokrenuti potrebnu sesiju. Za gledanje sesije mora pokrenuti sesiju kako bi se pazilo na sve račune koji trebaju biti izrađeni za taj određeni korak. Uvijek je pomalo složen za početnike. Dok je Pytorch malo unaprijedio tu specifičnu tehniku, bilo koju vrstu dodjele određenom rezerviranom mjestu na varijabli i grafičkoj građi može se obaviti jednim novim konceptom, poput grafičkog pristupa, koristeći dinamičko računanje. Programeru je uvijek lako koji je zapravo vrlo ugodan u matematičkim bibliotekama dostupnim u Python tehnologijama. Programeru je vrlo lako napisati ulazno-izlaznu funkciju, ne mora uzimati dodatnu glavobolju za primjenu ispravnih dimenzija u vremenu rada.
Usporedna tablica Tensorflowa i Pytorcha
Ispod je najbolja usporedba Tensorflowa i Pytorcha:
| Osnova za usporedbu između Tensorflowa i Pytorcha |
Tensorflow |
Pytorch |
| Općenito | Tensorflow uglavnom pruža Google i jedan je od najpopularnijih okvira dubokog učenja u trenutnom okruženju. Tehniku automatizacije bilo kojeg čovjeka poput računala pomiče tako učinkovito i mijenja cjelokupno razmišljanje o automatizaciji trenutnoj industriji apsolutno u novom načinu. Smatranje bilo kakve situacije velikim izazovom i prijenos iste u automatizaciji logike vrlo pametno. Tvrtka koja izmišlja i Google je Google, tako da svatko automatski može biti najbolji izbor zahvaljujući Googleovim povratnim informacijama i drugima u bilo kojoj situaciji. | Pytorch je novi okvir i od danas je vrlo popularan za sve početnike. Veliki alat koji zapravo pruža Pytorch pisanje koda je vrlo lako bez ikakvog dodatnog stjecanja znanja od strane programera. Dakle, ovaj će automatski biti popularan za početnike koji će razvijati logiku automatizacije za svoj proizvod. Pytorch je u osnovi razvijen na temelju Python jezika, također je prihvaćen kao podrška C ++ i kao pomoćni program koristio je CUDA. Velika korisnost je da može biti dostupan za gotovo sve vrste operativnih sustava poput Linuxa, MacOS-a i Windows-a. |
| izvršenje | U vrijeme pokretanja bilo kojeg okvira duboke automatizacije učenja, to je jedan od obaveznih dijelova za izradu grafikona, gdje je tensorflow malo složen. Kao primjer pretpostavimo da je jedan od zahtjeva programera za izgradnju jedne dimenzije na temelju tenzora (ili grafikona), a on istovremeno mora dodijeliti jedno određeno rezervirano mjesto za definiranje varijabli, u tom slučaju to se mora učiniti zasebno u tensorflowu. Kad oba ova zadatka dovrše, mora pokrenuti odgovarajuću sesiju za pokretanje računanja. Što je kompliciranije za početnike bilo kada. | Pytorch je zapravo slijedio jedan dinamičan pristup u slučaju izračuna grafičkog prikaza. |
Zaključak
Usporedivši Tensorflow i Pytorch, tensorflow je ponajviše popularan zbog svojih vizualizacijskih značajki koje se automatski razvijaju jer dugo radi na tržištu. Iako je Pytorch previše nov na tržištu, oni su uglavnom popularni zbog svog dinamičkog računalnog pristupa, koji ovaj okvir čini popularnijim početnicima. No ipak, tendorflow je uvijek poželjniji za bilo koju organizaciju za izvrsnu vizualizaciju, podršku i dugoročnu dostupnost.
Preporučeni članak
Ovo je bio vodič za najveću razliku između Tensorflowa i Pytorcha. Ovdje dodatno razmatramo diferencijaciju ključeva Tensorflow vs Pytorch prema infografikama i usporednoj tablici. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- R Programiranje vs Python - znati razlike
- Jira vs Redmine - Top 3 razlike
- laravel vs Ruby on Rails - najbolje razlike
- PowerShell vs Bash - zadivljujuće razlike
- PowerShell vs naredbeni redak | Koji je bolji?