AI 学习框架
AI 学习框架
1. keras 是对 tensoflow和theano的封装. -----------Google
https://blog.csdn.net/yinhl/article/details/92803796
2. PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 -----------FaceBook
https://blog.csdn.net/aizhushou/article/details/107480468
PyTorch的说明和介绍
1. 具有强大的GPU加速的张量计算(如Numpy)
2. 包含自动求导系统的深度神经网络
除了Facebook之外,Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。
TensorFlow和Caffe都是命令式的编程语言,而且是静态的,首先必须构建一个神经网络,然后一次又一次使用相同的结构,如果想要改变网络的结构,就必须从头开始。但是对于PyTorch,通过反向求导技术,可以让你零延迟地任意改变神经网络的行为,而且其实现速度快。正是这一灵活性是PyTorch对比TensorFlow的最大优势。
另外,PyTorch的代码对比TensorFlow而言,更加简洁直观,底层代码也更容易看懂,这对于使用它的人来说理解底层肯定是一件令人激动的事。
所以,总结一下PyTorch的优点: 支持GPU;灵活;支持动态神经网络;底层代码易于理解;命令式体验;自定义扩展。
当然,现今任何一个深度学习框架都有其缺点,PyTorch也不例外,对比TensorFlow,其全面性处于劣势,目前PyTorch还不支持快速傅里叶、沿维翻转张量和检查无穷与非数值张量;针对移动端、嵌入式部署以及高性能服务器端的部署其性能表现有待提升;其次因为这个框架较新,使得他的社区没有那么强大,在文档方面其仓库大多数没有文档。