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性和效率。经过大量数据训练后，深度学习系统可以匹配甚至超过人脑的认知能力。PyTorch和TensorFlow这两个顶级深度学习框架如何比较？

本文概述了五个因素来帮助您比较这两个主要的深度学习框架。

PyTorch和TensorFlow如何比较

加速时间

正如Sorrow Beaver 指出的那样，Tensorflow基本上是一种嵌入在Python中的编程语言 。Tensorflow的代码通过Python被“编译”成图形。然后由TensorFlow执行引擎运行。另一方面，Pytorch本质上是NumPy的GPU支持的嵌入式替代品，NumPy具有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，效率很高，而且您不需要学习任何新概念。另一方面，Tensorflow需要诸如占位符，变量作用域以及会话之类的概念。

图的构建与调试

Pytorch具有创建图形的动态过程。可以通过解释对应于图形特定方面的一行代码来构建PyTorch上的图形。

另一方面，Tensorflow具有静态的图创建过程，该过程涉及图经过编译并在执行引擎上运行。

与TensorFlow不同，Pytorch代码将使用标准的Python调试器，您需要在其中学习TF调试器并从会话中请求变量进行检查。

覆盖范围

Tensorflow支持以下功能：

• 快速傅立叶变换
• 检查张量的NaN和无穷大
• 沿尺寸翻转张量

这些是Pytorch所没有的功能，但是随着它的普及，这种差距必将弥合。

序列化

在序列化中比较两个框架时，TensorFlow的图可以保存为协议缓冲区，其中包括操作和参数。然后可以使用其他编程语言（例如JAVA和C ++）加载TensorFlow图。这一点很重要，尤其是对于不能使用Python的部署堆栈。

另一方面，Pytorch具有一个简单的API，可以使整个类腌制或保存模型的所有权重。

总而言之，在这两个框架中简化了保存和加载模型。

部署方式

根据Sebagam的说法，TensorFlow和Pytorch都易于包装，以便在小型服务器端进行部署。对于移动和嵌入式部署，与Pytorch不同，TensorFlow可以高效地工作。因此，与Pytorch相比，在Android和IOS中的TensorFlow部署中所需的工作更少。

与TensorFlow部署期间不同，您将需要将服务降低到热插拔Pytorch。

包起来

使用这五个因素，我们通常可以得出结论，PyTorch与TensorFlow并没有太大区别。它们都基于Python编程语言。Python API有很好的文档记录；因此，使用这些框架中的任何一个，您都会发现轻松。

但是，Pytorch具有良好的加速时间，因此比TensorFlow快得多。在这两个框架之间进行选择将取决于您为每个框架找到学习过程的难易程度。您的选择还取决于组织的要求。