Skillnad mellan Tensorflow vs Pytorch
I den nuvarande världen är konstgjord intelligens en av de viktigaste möjligheterna för alla typer av organisationer. All organisation syftar främst till att göra så mycket som möjligt automatisering och undvika någon form av manuellt beroende för varje sektor inom deras verksamhet. I denna typ av situationer kommer djup inlärning med en mycket attraktiv arkitektur med olika verktyg och mycket lätt att utveckla av utvecklaren när som helst. Det hjälper också alla typer av organisationer som huvudsakligen är inriktade på automatisering och villiga att undvika mänskligt beroende genom att använda en annan typ av metodologier som maximerar alltid föredragen effektivitet för alla typer av datorer som faktiskt fungerar som människa. Nu med tanke på sorterutvecklare som är villiga att använda den automatiserade tekniken när som helst för sin produkt för bättre automatisering, måste de ta reda på något öppet verktyg för att använda och utveckla samma. Det finns många stora företag som Google, Facebook eller andra varianter som stora företag har sina egna flera utgåvor som beror på olika slags ramverk men maximalt utvecklas på Python-språk där någon lätt kan lära sig om samma när som helst och kan utveckla enligt deras produktkrav och kan också utbilda andra människor från sorteringsdokumentation från de stora företagen.
Jämförelse mellan head-to-head-jämförelse mellan tensorflow vs Pytorch (Infographics)
Nedan visas de två bästa jämförelserna av Tensorflow vs Pytorch: 
Viktiga skillnader mellan tensorflöde vs Pytorch
Både Tensorflow vs Pytorch är populära val på marknaden; låt oss diskutera några av de största skillnaderna mellan Tensorflow vs Pytorch:
- Tensorflow är ett av de populära ramarna för automatisk beräkning som används när som helst av flera organisationer under lång tid utan någon form av kallat hustle. Det designades av Google och gav en av de första smakarna till någon av de utvecklare som faktiskt är villiga att automatisera sin produkt. En maximalt stor organisation föredrar normalt att använda Tensorflow på grund av deras utmärkta stöd när som helst och också mycket kort dokumentation. Det hjälper också utvecklaren att få sitt bästa stöd för alla typer av tvivel eller förståelse klyftan, särskilt om man undviker komplexiteten i grafisk datorutformning. Eftersom körning av sessionen i tensorflow är lite kritisk än någon annan tillgänglig tillgänglig marknadsram. Medan Pytorch är i andra händer som nyligen introducerar mycket nya ramverk, är det den huvudsakliga agendan för att undvika någon form av komplexitet som normalt utvecklaren står inför om han arbetar med tensorflow. Utvecklaren kan skriva koden mycket enkelt i Pytorch genom att få lite grundläggande kunskaper om Python-kodningsstrukturen. Pytorch är främst utvecklat baserat på Python-teknologier, det använde också C ++ och upprätthåller CUDA-stöd för backend. Det följer också ett av de stora verktygen att stödja nästan alla stora operativsystem som finns tillgängliga på marknaderna som Linux, Windows eller MacOS.
- Implementering av tenserflöde är lite svårt alltid för nybörjare när som helst för deras komplexitet i steg. Anta att man vill använda tensorflow för att bygga en av de grafiska presentationerna på tenor eller diagram betyder villig att nämna eller bygga en dimension på tjänstgöring och samt vara villig att planera för att tilldela en specifik platshållare för alla typer av variabler definierade i koden, i i så fall bör utvecklaren behöva följa två olika steg när som helst för genomförandet. Inte bara att det inte kommer att starta den obligatoriska sessionen. För att stirra sessionen måste den köra sessionen för att komma ihåg all beräkning som måste utarbetas för det specifika steget. Det är alltid lite komplicerat när som helst för nybörjare. Medan Pytorch är ett litet framsteg på den specifika tekniken, kan alla typer av tilldelningar till en specifik platshållare på den variabla och grafiska byggnaden göras genom ett nytt koncept som grafisk strategi med hjälp av dynamisk beräkning. Det är alltid lätt för utvecklaren som faktiskt är väldigt bekväm i matematiska bibliotek som finns tillgängliga i Python-teknologier. Det är väldigt lätt för utvecklaren att skriva in- och utgångsfunktion, behöver inte ta någon extra huvudvärk för att implementera rätt dimension under tjänstgöringstid.
Tensorflow vs Pytorch jämförelsetabell
Nedan är den bästa jämförelsen mellan Tensorflow vs Pytorch:
| Basen för jämförelse mellan Tensorflow vs Pytorch |
Tensorflow |
Pytorch |
| Allmän | Tensorflow tillhandahålls huvudsakligen av Google och är en av de mest populära ramarna för djup inlärning i den nuvarande miljön. Det flyttar automatiseringstekniken för varje människa som en dator så effektiv, och ändrar hela tanken på automatisering till den nuvarande industrin absolut i det nya läget. Att betrakta alla slags situationer som en stor utmaning och överföra samma genom att automatisera logiken mycket smart. Google är också att uppfinna företaget, så automatiskt kan det vara det bästa valet av någon på grund av Googles feedback och andra för alla situationer. | Pytorch är en av de nya ramarna, och från och med nu mycket populär för någon av nybörjare. Det stora verktyget som faktiskt tillhandahålls av Pytorch är att skriva kod mycket enkelt utan någon form av extra kunskapsförvärv av utvecklaren. Så automatiskt kommer den att bli stor populär för nybörjare som kommer att utveckla automatiseringslogik för sin produkt. Pytorch är i princip utvecklat baserat på Python-språk, det har också tagits stöd av C ++ och som backend använde det CUDA. Det stora verktyget är att det kan vara tillgängligt för nästan alla slags operativsystem som Linux, MacOS och Windows. |
| Genomförande | Vid tidpunkten för initieringen av någon av de djupa inlärningsautomationsramarna är det en av de obligatoriska delarna för att bygga graf, där tensorflow är lite komplicerat. Som ett exempel antar att ett av utvecklarkraven att bygga en dimension baserat på tensor (eller diagram), samtidigt måste han tilldela en specifik platshållare för att definiera variabler, i så fall måste det göras separat i tensorflow. När båda dessa uppgifter har slutförts måste den köra motsvarande session för en körning av datorn. Vilket är mer komplicerat för nybörjare när som helst. | Pytorch följde faktiskt ett dynamiskt tillvägagångssätt vid beräkning av grafisk representation. |
Slutsats
Jämförelse av både Tensorflow vs Pytorch, tensorflow är mest populärt för deras visualiseringsfunktioner som automatiskt utvecklas eftersom det fungerar länge på marknaden. Medan Pytorch är för ny på marknaden, är de främst populära för sin dynamiska datorstrategi, vilket gör detta ramverk mer populärt för nybörjare. Men ändå är tendorflow alltid att föredra för alla typer av organisationer för utmärkt visualisering, support och långvarig tillgänglighet.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till den högsta skillnaden mellan Tensorflow vs Pytorch. Här beaktar vi dessutom Tensorflow vs Pytorch nyckeldifferentiering med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- R-programmering vs Python - känner till skillnaderna
- Jira vs Redmine - Topp 3 skillnader
- laravel vs Ruby on Rails - Bästa skillnader
- PowerShell vs Bash - Fantastiska skillnader
- PowerShell vs Command Prompt | Vilken är bättre?