Diferença entre Tensorflow e Pytorch
No mundo atual, a inteligência artificial é uma das principais possibilidades para qualquer tipo de organização. Toda a organização visa principalmente a automação o máximo possível e evitar qualquer tipo de dependência manual para todos os setores de seus negócios. Nesse tipo de situação, o aprendizado profundo vem com uma arquitetura muito atraente, com diversas utilidades e muito fácil de desenvolver pelo desenvolvedor a qualquer momento. Também ajuda a qualquer tipo de organização que visa principalmente a automação e deseja evitar a dependência humana, usando um tipo diferente de metodologias que maximizam a eficiência sempre preferível de qualquer tipo de computador que realmente funcione como humano. Agora, considerando os desenvolvedores de variedades que estão dispostos a usar essa técnica de automação a qualquer momento para seu produto para uma melhor automação, eles precisam descobrir alguma ferramenta aberta para usar e desenvolver a mesma. Existem muitas grandes empresas como Google, Facebook ou outras variedades. As grandes empresas têm seus próprios lançamentos múltiplos, que dependem de diferentes tipos de estruturas, mas o máximo é desenvolvido na linguagem Python, onde alguém pode aprender facilmente sobre o mesmo a qualquer momento, capaz de desenvolver conforme sua exigência de produto e também pode treinar outras pessoas a partir de documentação de variedades fornecida por essas grandes empresas.
Comparação cara a cara entre Tensorflow vs Pytorch (Infográficos)
Abaixo estão as 2 principais comparações de Tensorflow vs Pytorch: 
Principais diferenças entre Tensorflow e Pytorch
Tanto o Tensorflow quanto o Pytorch são escolhas populares no mercado; vamos discutir algumas das principais diferenças entre Tensorflow e Pytorch:
- O Tensorflow é um dos frameworks populares de computação automática que, a qualquer momento, é usado por várias organizações por um longo tempo, sem nenhum tipo de agitação. Ele foi desenvolvido pelo Google e forneceu um dos primeiros gostos a qualquer desenvolvedor que esteja realmente disposto a fazer automação para seu produto. Uma organização grande, no máximo, normalmente prefere usar o Tensorflow devido ao seu excelente suporte a qualquer momento e também a uma documentação muito breve. Também ajuda o desenvolvedor a oferecer o melhor suporte para qualquer tipo de dúvida ou falha de entendimento, especialmente no caso de evitar a complexidade do design da computação gráfica. Como executar a sessão no tensorflow é pouco crítico do que qualquer outra estrutura popular disponível no mercado. Enquanto o Pytorch está, por outro lado, muito novo framework introduz recentemente, é a principal agenda para evitar qualquer tipo de complexidade que normalmente os desenvolvedores enfrentam no caso de trabalhar com o tensor. O desenvolvedor pode escrever o código com muita facilidade no Pytorch, obtendo algum conhecimento básico sobre a estrutura de codificação do Python. O Pytorch é desenvolvido principalmente com base nas tecnologias Python, também usa C ++ e mantém o suporte CUDA para o back-end. Ele também segue uma das grandes utilidades de suportar quase todo o grande sistema operacional disponível nos mercados como Linux, Windows ou MacOS.
- A implementação do tenserflow é um pouco difícil sempre para os iniciantes a qualquer momento, devido à complexidade das etapas. Suponha que alguém queira usar o tensorflow para criar uma das apresentações gráficas no tenor ou gráfico significa querer mencionar ou criar uma dimensão na posse e também planejar planejar atribuir um espaço reservado específico para qualquer tipo de variável definida no código, em Nesse caso, o desenvolvedor deve seguir duas etapas diferentes a qualquer momento para a execução. Não apenas isso não iniciará a sessão necessária. Para observar a sessão, é necessário executá-la para manter em mente todo o cálculo que precisa ser elaborado para essa etapa específica. Sempre é um pouco complexo a qualquer momento para os iniciantes. Enquanto Pytorch avança um pouco nessa técnica específica, qualquer tipo de atribuição a um espaço reservado específico na construção gráfica e variável pode ser realizada por um novo conceito, como a abordagem gráfica, usando a computação dinâmica. É sempre fácil para o desenvolvedor que se sente muito à vontade nas bibliotecas matemáticas disponíveis nas tecnologias Python. É muito fácil para o desenvolvedor escrever a função de entrada e saída, não precisa ter nenhuma dor de cabeça adicional para implementar a dimensão adequada no mandato.
Tabela de comparação Tensorflow vs Pytorch
Abaixo está a comparação mais alta entre Tensorflow vs Pytorch:
| A base de comparação entre Tensorflow vs Pytorch |
Tensorflow |
Pytorch |
| Geral | O Tensorflow é fornecido principalmente pelo Google e é uma das estruturas mais populares de aprendizado profundo no ambiente atual. Ele move a técnica de automação de qualquer ser humano como um computador de forma tão eficiente e muda todo o pensamento da automação para a indústria atual absolutamente no novo modo. Considerar qualquer tipo de situação como um grande desafio e transferir o mesmo para automatizar a lógica de maneira muito inteligente. A empresa também inventora é o Google; portanto, automaticamente, ela pode ser a melhor escolha para qualquer pessoa, devido aos comentários do Google e de outras pessoas em qualquer situação. | Pytorch é uma das novas estruturas, e até agora muito popular para qualquer um dos iniciantes. O grande utilitário que realmente é fornecido pelo Pytorch é escrever código com muita facilidade, sem qualquer tipo de ganho extra de conhecimento pelo desenvolvedor. Então, automaticamente, esse será muito popular para os iniciantes que desenvolverão a lógica de automação para seu produto. O Pytorch é basicamente desenvolvido com base na linguagem Python, também recebeu o suporte do C ++ e, como back-end, usou o CUDA. O grande utilitário é que ele pode estar disponível para quase todos os tipos de sistemas operacionais como Linux, MacOS e Windows. |
| Implementação | No momento da inicialização de qualquer estrutura de automação de aprendizado profundo, é uma das partes obrigatórias para a construção de gráfico, onde o fluxo tensor é um pouco complexo. Como exemplo, suponha que um dos requisitos do desenvolvedor para criar uma dimensão com base no tensor (ou gráfico), ao mesmo tempo, ele precise atribuir um espaço reservado específico para definir variáveis; nesse caso, isso deve ser feito separadamente no fluxo tensor. Após a conclusão de ambas as tarefas, é necessário executar a sessão correspondente para executar a computação. O que é mais complicado para os iniciantes a qualquer momento. | Pytorch, na verdade, seguiu uma abordagem dinâmica no caso de computação de representação gráfica. |
Conclusão
Comparando o Tensorflow e o Pytorch, o tensorflow é muito popular por seus recursos de visualização que são desenvolvidos automaticamente, pois trabalham muito tempo no mercado. Enquanto o Pytorch é muito novo no mercado, eles são populares principalmente por sua abordagem de computação dinâmica, o que torna essa estrutura mais popular para os iniciantes. Mas, ainda assim, o fluxo de tendências é sempre preferível a qualquer tipo de organização, para excelente visualização, suporte e disponibilidade de longo prazo.
Artigo recomendado
Este foi um guia para a maior distinção entre Tensorflow e Pytorch. Aqui, consideramos adicionalmente a diferenciação de chave Tensorflow x Pytorch por infográficos e tabela de comparação. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
- Programação R vs Python - Conheça as Diferenças
- Jira vs Redmine - As 3 principais diferenças
- laravel vs Ruby on Rails - Melhores Diferenças
- PowerShell vs Bash - Diferenças surpreendentes
- PowerShell vs Prompt de Comando | Qual é o melhor?