Diferencia entre Tensorflow y Pytorch
En el mundo actual, la inteligencia artificial es una de las posibilidades clave para cualquier tipo de organización. Toda la organización apunta principalmente a hacer la mayor automatización posible y evitar cualquier tipo de dependencia manual para cada sector de su negocio. En este tipo de situación, el aprendizaje profundo viene con una arquitectura muy atractiva con utilidades de variedades y muy fácil de desarrollar por el desarrollador en cualquier momento. También ayuda a cualquier tipo de organización que se dirija principalmente a la automatización y esté dispuesta a evitar la dependencia humana, mediante el uso de un tipo diferente de metodologías que maximizan la eficiencia siempre preferible de cualquier tipo de computadora que realmente funcione como humano. Ahora, considerando los desarrolladores de variedades que están dispuestos a usar esa técnica de automatización en cualquier momento para su producto para una mejor automatización, tienen que encontrar alguna herramienta abierta para usarla y desarrollarla. Hay muchas grandes compañías como Google, Facebook u otras variedades. Las grandes compañías tienen sus propios lanzamientos múltiples que dependen de diferentes tipos de marcos, pero el máximo se desarrolla en lenguaje Python donde alguien puede aprender fácilmente sobre lo mismo en cualquier momento, puede desarrollar según su requisito de producto y también puede capacitar a otras personas a partir de la documentación de variedades proporcionada por esas grandes empresas.
Comparación cabeza a cabeza entre Tensorflow y Pytorch (infografía)
A continuación se presentan las 2 principales comparaciones de Tensorflow vs Pytorch: 
Diferencias clave entre Tensorflow y Pytorch
Tanto Tensorflow vs Pytorch son opciones populares en el mercado; Discutamos algunas de las principales diferencias entre Tensorflow y Pytorch:
- Tensorflow es uno de los marcos de cálculo automático más populares que las organizaciones múltiples utilizan en cualquier momento durante mucho tiempo sin ningún tipo de ajetreo. Fue diseñado por Google y proporcionó uno de los primeros gustos a cualquiera de los desarrolladores que realmente están dispuestos a automatizar su producto. Una gran organización máxima normalmente prefiere usar Tensorflow debido a su excelente soporte en cualquier momento y también a una documentación muy breve. También ayuda al desarrollador a obtener el mejor soporte para cualquier tipo de duda o falta de comprensión, especialmente en el caso de evitar la complejidad del diseño de computación gráfica. Como ejecutar la sesión en tensorflow es poco crítico que cualquier otro marco popular disponible en el mercado. Mientras que Pytorch está en otras manos, recientemente se presenta un nuevo marco, es la agenda principal para evitar cualquier tipo de complejidad que normalmente enfrentan los desarrolladores en caso de trabajar con tensorflow. El desarrollador puede escribir el código muy fácilmente en Pytorch obteniendo algunos conocimientos básicos sobre la estructura de codificación de Python. Pytorch se desarrolla principalmente en base a tecnologías Python, también utiliza C ++ y mantiene el soporte CUDA para el backend. También sigue una de las grandes utilidades de soportar casi todos los grandes sistemas operativos disponibles en los mercados como Linux, Windows o MacOS.
- La implementación del flujo de tensión es poco difícil siempre para los principiantes en cualquier momento por su complejidad de pasos. Supongamos que uno quiere usar el flujo de tensor para construir una de las presentaciones gráficas en tenor o gráfico significa estar dispuesto a mencionar o construir una dimensión en la tenencia y estar dispuesto a planificar para asignar un marcador de posición específico para cualquier tipo de variables definidas en el código, en En ese caso, el desarrollador debería seguir dos pasos diferentes en cualquier momento para la ejecución. No solo eso no iniciará la sesión requerida. Para mirar la sesión, debe ejecutarla para tener en cuenta todos los cálculos que deben resolverse para ese paso específico. Siempre es un poco complejo en cualquier momento para los principiantes. Mientras que Pytorch es un pequeño avance en esa técnica específica, cualquier tipo de asignación a un marcador de posición específico en la construcción gráfica y variable puede realizarse mediante un nuevo concepto como enfoque gráfico mediante el uso de la computación dinámica. Siempre es fácil para el desarrollador que en realidad se siente muy cómodo con las bibliotecas matemáticas disponibles en las tecnologías Python. Es muy fácil para el desarrollador escribir la función de entrada y salida, no es necesario tener un dolor de cabeza adicional para implementar la dimensión adecuada en la tenencia.
Tabla de comparación de Tensorflow vs Pytorch
A continuación se muestra la comparación más importante entre Tensorflow vs Pytorch:
| La base de comparación entre Tensorflow vs Pytorch |
Tensorflow |
Pytorch |
| General | Tensorflow es proporcionado principalmente por Google y es uno de los marcos de aprendizaje profundo más populares en el entorno actual. Mueve la técnica de automatización de cualquier ser humano como una computadora de manera eficiente, y cambia completamente el pensamiento de automatización a la industria actual absolutamente en el nuevo modo. Considerar cualquier tipo de situación como un gran desafío y transferir lo mismo en la automatización de la lógica de manera muy inteligente. La empresa que también inventa es Google, por lo que automáticamente puede ser la mejor opción para cualquier persona debido a los comentarios de Google y otros para cualquier situación. | Pytorch es uno de los nuevos marcos, y a partir de ahora es muy popular para cualquiera de los principiantes. La gran utilidad que realmente proporciona Pytorch es escribir código muy fácilmente sin ningún tipo de conocimiento adicional por parte del desarrollador. Entonces, automáticamente, este será muy popular entre los principiantes que van a desarrollar una lógica de automatización para su producto. Pytorch está desarrollado básicamente en base al lenguaje Python, también se ha tomado el soporte de C ++ y como backend usó CUDA. La gran utilidad es que puede estar disponible para casi todo tipo de sistemas operativos como Linux, MacOS y Windows. |
| Implementación | En el momento de la inicialización de cualquiera de los marcos de automatización de aprendizaje profundo, es una de las partes obligatorias para construir gráficos, donde el flujo de tensor es un poco complejo. Como ejemplo, suponga que uno de los requisitos del desarrollador para construir una dimensión basada en el tensor (o gráfico), al mismo tiempo, necesita asignar un marcador de posición específico para definir variables, en ese caso, debe hacerse por separado en el tensorflow. Una vez completadas estas dos tareas, debe ejecutar la sesión correspondiente para ejecutar la informática. Lo cual es más complicado para los principiantes en cualquier momento. | Pytorch en realidad siguió un enfoque dinámico en el caso de la representación gráfica computacional. |
Conclusión
Comparando tanto Tensorflow con Pytorch, el tensorflow es principalmente popular por sus características de visualización que se desarrollan automáticamente ya que funciona desde hace mucho tiempo en el mercado. Si bien Pytorch es demasiado nuevo en el mercado, son principalmente populares por su enfoque de computación dinámica, que hace que este marco sea más popular para los principiantes. Pero aún así, el flujo de tendor siempre es preferible para cualquier tipo de organización para una excelente visualización, soporte y disponibilidad a largo plazo.
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