Forskjell mellom Tensorflow vs Pytorch
I den nåværende verden er kunstig intelligens en av de viktigste mulighetene for enhver form for organisasjon. Hele organisasjonen har hovedsakelig mål om å gjøre så mye som mulig automatisering og unngå enhver form for manuell avhengighet for alle sektorer i virksomheten. I denne typen situasjoner kommer dyp læring med en veldig attraktiv arkitektur med forskjellige verktøy og veldig lett å utvikle av utvikleren når som helst. Det hjelper også til alle slags organisasjoner som hovedsakelig er rettet mot automatisering og er villige til å unngå menneskelig avhengighet, ved å bruke en annen type metodologier som maksimerer alltid foretrukket effektivitet for alle slags datamaskiner som faktisk fungerer som et menneske. Nå som de vurderer variantutviklere som er villige til å bruke den automatiseringsteknikken når som helst for sitt produkt for bedre automatisering, må de finne ut noe åpent verktøy for å bruke og utvikle det samme. Det har mange store selskaper som Google, Facebook eller andre varianter som store selskaper har egne flere utgivelser som er avhengige av forskjellige typer rammer, men maksimalt er utviklet i Python-språk der noen enkelt kan lære om det samme når som helst og kan utvikle i henhold til deres produktkrav og også kan trene andre mennesker fra varedokumentasjon levert av de store selskapene.
Sammenligning fra topp mot hode mellom tensorflow vs Pytorch (Infographics)
Nedenfor er de to beste sammenligningene av Tensorflow vs Pytorch: 
Viktige forskjeller mellom tensorflow vs Pytorch
Både Tensorflow vs Pytorch er populære valg i markedet; la oss diskutere noen av de viktigste forskjellene mellom tensorflow vs Pytorch:
- Tensorflow er et populært rammeverk for automatisk beregning som når som helst brukes av flere organisasjoner i lang tid uten noen form for kalt mas. Den er designet av Google og ga en av de første smakene til noen av utviklerne som faktisk er villige til å gjøre automatisering for produktet sitt. En maksimal stor organisasjon foretrekker normalt å bruke Tensorflow på grunn av deres utmerkede støtte når som helst og også veldig kort dokumentasjon. Det hjelper også utvikleren for deres beste støtte for alle slags tvil eller forståelsesgap, spesielt hvis du unngår kompleksiteten i grafisk databehandlingsdesign. Ettersom det å kjøre økten i tensorflow er lite kritisk enn noe annet tilgjengelig marked tilgjengelig. Mens Pytorch er i andre hender veldig nytt rammeverk introduserer nylig, er det hovedagendaen for å unngå enhver form for kompleksitet som normalt utvikleren står overfor i tilfelle å jobbe med tensorflow. Utvikleren kan veldig enkelt skrive koden i Pytorch ved å få grunnleggende kunnskap om Python-kodingsstruktur. Pytorch er hovedsakelig utviklet basert på Python-teknologier, den brukte også C ++ og opprettholder CUDA-støtte for backend. Det følger også et av de store verktøyene ved å støtte nesten alt det store operativsystemet som er tilgjengelig i markedene som Linux, Windows eller MacOS.
- Implementering av tenserflow er lite vanskelig alltid for nybegynnere når som helst for deres kompleksitet av trinn. Anta at man ønsker å bruke tensorflow for å bygge en av de grafiske presentasjonene på tenor eller graf betyr villig til å nevne eller bygge en dimensjon på tenure og i tillegg til å planlegge for å tilordne en spesifikk plassholder for alle slags variabler definert i koden, i i så fall, utvikleren må følge to forskjellige trinn når som helst for utførelsen. Ikke bare at det ikke vil starte den nødvendige økten. For å stirre økten, må den løpe økten for å huske på all beregningen som må utarbeides for det bestemte trinnet. Det er alltid litt komplekst når som helst for nybegynnere. Mens Pytorch er et lite fremskritt med den spesifikke teknikken, kan enhver form for tildeling til en spesifikk plassholder på variabelen og grafisk bygning gjøres ved ett nytt konsept som grafisk tilnærming ved å bruke dynamisk beregning. Det er alltid lett for utvikleren som faktisk er veldig behagelig i matematiske biblioteker tilgjengelig i Python-teknologier. Det er veldig enkelt for utvikleren å skrive input og output-funksjon, trenger ikke å ta noen ekstra hodepine for å implementere riktig dimensjon i ansettelsesperioden.
Tensorflow vs Pytorch sammenligningstabell
Nedenfor er den øverste sammenligningen mellom Tensorflow vs Pytorch:
| Sammenligningsgrunnlaget mellom Tensorflow vs Pytorch |
tensorflow |
Pytorch |
| Generell | Tensorflow er hovedsakelig levert av Google og er et av de mest populære rammer for dyp læring i dagens miljø. Den flytter automatiseringsteknikken til ethvert menneske som en datamaskin så effektiv, og endrer hele tenkningen om automatisering til dagens bransje absolutt i den nye modusen. Å betrakte enhver form for situasjon som en stor utfordring og overføre den samme i å automatisere logikken veldig smart. Google som også oppfinner selskapet, så automatisk kan det være det beste valget av noen på grunn av Googles tilbakemeldinger og andre for enhver situasjon. | Pytorch er den nye rammen, og er nå veldig populær for noen av nybegynnerne. Det store verktøyet som faktisk leveres av Pytorch er å skrive kode veldig enkelt uten noen form for ekstra kunnskapsgevinst fra utvikleren. Så automatisk denne blir stor populær for nybegynnere som skal utvikle automatiseringslogikk for deres produkt. Pytorch er i utgangspunktet utviklet basert på Python-språk, det ble også tatt støtten fra C ++ og som backend brukte den CUDA. Det store verktøyet er at det kan være tilgjengelig for nesten alle slags operativsystemer som Linux, MacOS og Windows. |
| Gjennomføring | På tidspunktet for initialiseringen av noen av rammer for automatisering av dyp læring, er det en av de obligatoriske delene å bygge graf, der tensorflow er litt komplisert. Som et eksempel antar at et av utviklerne kravene til å bygge en dimensjon basert på tensor (eller graf), samtidig som han trenger å tilordne en spesifikk plassholder for å definere variabler, i så fall må det gjøres separat i tensorflow. Når begge disse oppgavene er fullført, må den kjøre den tilsvarende økten for en kjøring av databehandlingen. Noe som er mer komplisert for nybegynnere når som helst. | Pytorch fulgte faktisk en dynamisk tilnærming i tilfelle beregning av grafisk representasjon. |
Konklusjon
Når du sammenligner både Tensorflow vs Pytorch, er tensorflow stort sett populært for visualiseringsfunksjonene deres som automatisk blir utviklet fordi det fungerer lenge i markedet. Mens Pytorch er for nytt i markedet, er de hovedsakelig populære for sin dynamiske databehandlingsmetode, noe som gjør dette rammeverket mer populært for nybegynnerne. Men fremdeles er tendorflow alltid å foretrekke for enhver form for organisasjon for utmerket visualisering, støtte og langvarig tilgjengelighet.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til den høyeste distinksjonen blant Tensorflow vs Pytorch. Her vurderer vi i tillegg Tensorflow vs Pytorch nøkkeldifferensiering etter infografikk og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- R Programming vs Python - Know the Differences
- Jira vs Redmine - Topp 3 forskjeller
- laravel vs Ruby on Rails - Best Differences
- PowerShell vs Bash - Fantastiske forskjeller
- PowerShell vs Command Prompt | Hvilken er bedre?