Verschil tussen Tensorflow vs Pytorch
In de huidige wereld is kunstmatige intelligentie een van de belangrijkste mogelijkheden voor elke vorm van organisatie. De hele organisatie streeft er vooral naar zoveel mogelijk automatisering te maken en elke vorm van handmatige afhankelijkheid voor elke sector van hun bedrijf te voorkomen. In dit soort situaties komt diep leren met een aantal zeer aantrekkelijke architectuur met verschillende hulpprogramma's en zeer gemakkelijk te ontwikkelen door de ontwikkelaar op elk moment. Het helpt ook voor elke vorm van organisatie die zich voornamelijk richt op automatisering en bereid is om menselijke afhankelijkheid te voorkomen, door een ander soort methodologieën te gebruiken die de altijd gewenste efficiëntie maximaliseren van elke vorm van computer die daadwerkelijk als mens werkt. Nu ontwikkelaars van rassen die bereid zijn om die automatiseringstechniek op elk gewenst moment voor hun product te gebruiken voor een betere automatisering, overwegen, moeten ze een open hulpmiddel vinden om hetzelfde te gebruiken en te ontwikkelen. Er zijn veel grote bedrijven zoals Google, Facebook of andere variëteiten. Grote bedrijven hebben hun eigen meerdere releases die afhankelijk zijn van verschillende soorten frameworks, maar maximum is ontwikkeld in de Python-taal, waar iemand op elk moment gemakkelijk hetzelfde kan leren, zich kan ontwikkelen volgens hun productvereiste en kunnen ook andere mensen trainen van variëteitendocumentatie verstrekt door die grote bedrijven.
Head-to-Head vergelijking tussen Tensorflow vs Pytorch (Infographics)
Hieronder staan de top 2 vergelijkingen van Tensorflow vs Pytorch: 
Belangrijkste verschillen tussen Tensorflow en Pytorch
Beide Tensorflow versus Pytorch zijn populaire keuzes in de markt; laten we enkele van de belangrijkste verschillen tussen Tensorflow en Pytorch bespreken:
- Tensorflow is een populair automatiseringsraamwerk dat altijd door meerdere organisaties wordt gebruikt zonder enige vorm van drukte. Het is ontworpen door Google en biedt een van de eerste smaak aan een van de ontwikkelaars die daadwerkelijk bereid zijn om automatisering voor hun product te maken. Een maximale grote organisatie geeft normaal gesproken de voorkeur aan Tensorflow vanwege hun uitstekende ondersteuning op elk moment en ook zeer korte documentatie. Het helpt ontwikkelaars ook om hun beste ondersteuning te bieden voor elke vorm van twijfel of kenniskloof, vooral in het geval van het vermijden van de complexiteit van grafisch computerontwerp. Omdat het runnen van de sessie in tensorflow weinig kritisch is dan elk ander populair marktkader. Terwijl Pytorch recentelijk in heel veel nieuw kader is geïntroduceerd, is het de belangrijkste agenda voor het vermijden van elke vorm van complexiteit waarmee ontwikkelaars normaal worden geconfronteerd in het geval van het werken met tensorflow. De ontwikkelaar kan de code heel gemakkelijk in Pytorch schrijven door enige basiskennis over de codestructuur van Python te krijgen. Pytorch is voornamelijk ontwikkeld op basis van Python-technologieën, het gebruikte ook C ++ en onderhoudt CUDA-ondersteuning voor de backend. Het volgt ook een van de grote hulpprogramma's van het ondersteunen van bijna alle grote besturingssystemen die beschikbaar zijn in markten zoals Linux, Windows of MacOS.
- Implementatie van tenserflow is altijd moeilijk voor beginners, vanwege hun complexiteit van stappen. Stel dat je tensorflow wilt gebruiken voor het bouwen van een van de grafische presentaties op tenor of grafiek betekent bereid om één dimensie op tenure te vermelden of te bouwen en bereid om te plannen voor het toewijzen van een specifieke tijdelijke aanduiding voor elke soort variabelen die in de code zijn gedefinieerd, in in dat geval moet de ontwikkelaar op elk gewenst moment twee verschillende stappen volgen voor de uitvoering. Niet alleen dat het de vereiste sessie niet start. Voor het staren van de sessie moet de sessie worden uitgevoerd om rekening te houden met alle berekeningen die moeten worden uitgewerkt voor die specifieke stap. Het is altijd een beetje complex op elk moment voor de beginners. Terwijl Pytorch een beetje vooruit is op die specifieke techniek, kan elke vorm van toewijzing aan een specifieke tijdelijke aanduiding op het variabele en grafische gebouw worden gedaan door een nieuw concept, zoals een grafische benadering met behulp van dynamische berekening. Het is altijd gemakkelijk voor de ontwikkelaar die eigenlijk heel veel op zijn gemak is in wiskundige bibliotheken die beschikbaar zijn in Python-technologieën. Het is heel gemakkelijk voor de ontwikkelaar om invoer- en uitvoerfuncties te schrijven, zonder extra hoofdpijn te hoeven nemen om de juiste dimensie in tenure te implementeren.
Tensorflow vs Pytorch vergelijkingstabel
Hieronder is de bovenste vergelijking tussen Tensorflow vs Pytorch:
| De basis van vergelijking tussen Tensorflow vs Pytorch |
Tensorflow |
Pytorch |
| Algemeen | Tensorflow wordt hoofdzakelijk geleverd door Google en is een van de populairste deep learning-frameworks in de huidige omgeving. Het verplaatst de automatiseringstechniek van elke mens zoals een computer zo efficiënt en verandert het hele denken van automatisering absoluut in de huidige industrie in de nieuwe modus. Beschouw elke vorm van situatie als een grote uitdaging en breng deze heel slim over in het automatiseren van logica. Ook is het uitvindersbedrijf Google, dus automatisch kan het de beste keuze zijn voor iedereen vanwege de Google-feedback en anderen voor elke situatie. | Pytorch is een van de nieuwe frameworks en vanaf nu erg populair bij een van de beginners. Het grote hulpprogramma dat daadwerkelijk door Pytorch wordt geleverd, is heel eenvoudig code schrijven zonder enige vorm van extra kenniswinst door de ontwikkelaar. Dus deze wordt automatisch populair bij de beginners die automatiseringslogica voor hun product gaan ontwikkelen. Pytorch is in principe ontwikkeld op basis van de Python-taal, het werd ook ondersteund door C ++ en gebruikte als backend CUDA. Het grote hulpprogramma is dat het beschikbaar kan zijn voor bijna alle soorten besturingssystemen zoals Linux, MacOS en Windows. |
| Implementatie | Op het moment van initialisatie van een van de diepgaande leerautomatiseringsframework, is het een van de verplichte onderdelen voor het bouwen van een grafiek, waarbij tensorflow een beetje complex is. Stel bijvoorbeeld dat een van de ontwikkelaarsvereisten om één dimensie te bouwen op basis van tensor (of grafiek), tegelijkertijd moet hij een specifieke tijdelijke aanduiding toewijzen voor het definiëren van variabelen, in dat geval moet dit afzonderlijk in tensorflow worden gedaan. Zodra beide taken zijn voltooid, moet het de bijbehorende sessie uitvoeren om de computer uit te voeren. Dat is altijd ingewikkelder voor de beginners. | Pytorch volgde eigenlijk één dynamische benadering in het geval van grafische weergave van computers. |
Conclusie
Vergelijking van beide Tensorflow versus Pytorch, tensorflow is vooral populair vanwege hun visualisatiefuncties die automatisch worden ontwikkeld omdat het lang op de markt werkt. Terwijl Pytorch te nieuw is op de markt, zijn ze vooral populair vanwege hun dynamische computerbenadering, waardoor dit raamwerk populairder is bij de beginners. Maar toch heeft tendorflow altijd de voorkeur voor elke vorm van organisatie voor uitstekende visualisatie, ondersteuning en langdurige beschikbaarheid.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor het hoogste onderscheid tussen Tensorflow versus Pytorch. Hier beschouwen we ook de belangrijkste differentiatie van Tensorflow versus Pytorch door infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- R Programmering versus Python - Ken de verschillen
- Jira vs Redmine - Top 3 verschillen
- laravel vs Ruby on Rails - Beste verschillen
- PowerShell vs Bash - verbazingwekkende verschillen
- PowerShell vs opdrachtprompt | Welke is beter?