Zoeken op website

PyTorch vs TensorFlow: welk Deep Learning Framework is beter in 2025

Introductie

De komst van deep learning heeft het landschap van kunstmatige intelligentie veranderd. Deze verschuiving heeft veel gebieden verbeterd, waaronder beeldanalyse, begrip van natuurlijke taal, aanbevelingen op maat en zelfrijdende technologie. Een belangrijke bijdrage aan deze ontwikkelingen is de reeks bibliotheken en frameworks die het ontwerp, de training en de implementatie van complexe neurale netwerken mogelijk maken. Hiervan komen twee opvallende frameworks naar voren als essentiële tools voor programmeurs: PyTorch en TensorFlow.

Dit artikel biedt een uitgebreide vergelijking van deze twee frameworks door hun achtergronden, structurele verschillen, gebruiksvriendelijkheid, prestatiebenchmarks en betrokkenheid van de gemeenschap te onderzoeken.

Wat is PyTorch

PyTorch onderscheidt zich als een open-source bibliotheek voor machine learning, gekenmerkt door zijn gebruiksvriendelijke Python-interface die foutopsporing en maatwerk verbetert. De dynamische rekengrafiek en flexibele architectuur maken het bijzonder voordelig voor onderzoek en prototyping. In vergelijking met TensorFlow is het ecosysteem echter minder uitgebreid en is het meestal minder geoptimaliseerd voor grootschalige productieomgevingen.

Wat is TensorFlow

TensorFlow is een krachtig open-source framework dat op maat is gemaakt voor machine learning en numerieke berekeningen, met behulp van statische computationele grafieken. Het biedt een efficiënte productie-implementatie, een breed scala aan toolkits en is met name geschikt voor mobiele en embedded apparaten. Ondanks de schaalbaarheid heeft TensorFlow echter een steilere leercurve. Het biedt ook minder flexibiliteit voor experimenteel onderzoek in vergelijking met PyTorch.

Voorwaarden

  • Inzicht in de principes achter neurale netwerken, het trainingsproces en geavanceerde deep learning-frameworks, zoals convolutionele neurale netwerken en transformatoren.
  • Praktische ervaring in Python-programmering, naast essentiële bibliotheken zoals NumPy en populaire frameworks zoals PyTorch en TensorFlow, inclusief API's zoals Keras en PyTorch Lightning.
  • Kennis van GPU's, TPU's, CUDA, trainingsstrategieën met gemengde precisie en het gebruik van foutopsporingstools zoals TensorBoard om de prestaties te verbeteren.
  • Inzicht in modelimplementatiesystemen zoals TensorFlow Serving en TorchServe, cloudplatforms zoals AWS, Google Cloud Platform en Microsoft Azure.

Historische context en evolutie

Oorspronkelijk gelanceerd door het Google Brain-team in 2015, werd TensorFlow al snel het voorkeursframework voor deep learning. Dit was vooral te danken aan de focus op schaalbaarheid en implementatiemogelijkheden in real-world applicaties.

PyTorch daarentegen verscheen in 2016 en bood een fris, Python-georiënteerd perspectief op het Torch-framework dat is ontwikkeld door de AI Research-divisie van Facebook. Met zijn gebruiksvriendelijke interface en aanpasbare rekengrafiek werd PyTorch al snel populair onder onderzoekers.

Beide frameworks zijn in de loop van de tijd sterk geëvolueerd. De introductie van TensorFlow 2.0 in 2019 betekende een belangrijke overgang naar verbeterde bruikbaarheid en gretige uitvoering. Deze verbetering pakt met succes veel van de problemen aan die in eerdere iteraties zijn benadrukt.

Tegelijkertijd heeft PyTorch zijn functies voortdurend verbeterd en zijn ecosysteem verbreed, waarbij TensorFlow geleidelijk wordt aangepast aan productiegebruik.

Dynamische versus statische grafieken

Een van de meest voorkomende vergelijkingspunten tussen PyTorch en TensorFlow ligt in hun benadering van grafiekbeheer: het verschil tussen dynamische en statische grafieken. Hoewel TensorFlow 2.x gretige uitvoering omarmt, waardoor een meer dwingende programmeerbenadering mogelijk is, biedt het ook een legacy en optimalisaties gericht op een statisch grafiekframework.

Voordelen van Dynamic Graph

Als een ontwikkelaar bijvoorbeeld wil dat een specifieke laag anders presteert tijdens elke voorwaartse pass, maakt de dynamische grafiekfunctie van PyTorch het mogelijk om direct te experimenteren zonder dat er duidelijke grafiekdefinities of sessie-uitvoeringen nodig zijn.

Als we bijvoorbeeld het volgende codefragment in overweging nemen:

import torch
y = torch.tensor([2.0, 3.0]); print(y**3 if y.sum() > 3 else y/3)

PyTorch bouwt de berekeningsgrafiek dynamisch op, zodat u logische vertakkingen (if x.sum() > 3) rechtstreeks in Python kunt opnemen, waarbij de interpretatie tijdens runtime plaatsvindt.

Voordelen van Static Grpah

Aan de andere kant heeft het statische grafiekmodel van TensorFlow, hoewel verbeterd met gretige uitvoering in de recente iteraties, het vermogen om de prestaties te optimaliseren zodra de grafiek is gedefinieerd. Het systeem kan de hele grafiek analyseren, optimaliseren en transformeren voordat deze wordt uitgevoerd.

Het gebruik van een statische grafiek verbetert ook de efficiëntie in productieomgevingen. Met TensorFlow Serving kunt u bijvoorbeeld een grafiek bevriezen en deze snel implementeren in een context met hoge prestaties.

Laten we eens kijken naar de onderstaande code in Tensorflow 2.x:

import tensorflow as tf

  @tf.function
  def operation(y, z):
      return tf.where(tf.reduce_sum(y) > 3, y**3, y/3)
  y = tf.constant([2.0, 3.0, 4.0])  
  z = tf.constant([3.0, 4.0])
  res = operation(y, z)
  print(res.numpy())

Met behulp van de tf.function decorator wordt deze Python-functie intern omgezet in een statische grafiek. Hoewel TensorFlow 2.x een gretige uitvoering mogelijk maakt, compileert tf.function bewerkingen in een statische grafiek voor mogelijke optimalisaties. Dit demonstreert de erfenis van de statische graafarchitectuur van TensorFlow.

Overbrugging van dynamische en statische grafiekuitvoering

PyTorch maakt gebruik van TorchScript, dat dynamische grafiekuitvoering verbindt met de mogelijkheid om modellen te traceren of te scripten in een meer gedefinieerde, statische structuur. Deze aanpak biedt niet alleen potentiële prestatieverbeteringen, maar vereenvoudigt ook de implementatie met behoud van de dynamische ervaring die nodig is voor prototyping.

De gretige modus van TensorFlow biedt een ontwikkelaarservaring die lijkt op die van PyTorch, met kleine variaties in foutopsporing en architectuurbeheer. Het blijft echter mogelijk om een statische grafiek te maken voor productiedoeleinden.

Hieronder vindt u een korte illustratie van hoe u TorchScript kunt gebruiken om een PyTorch-functie om te zetten in een statisch getraceerde grafiek, terwijl u uitgaat van een dynamische (gretige) context:

import torch
  script = torch.jit.trace(torch.nn.Linear(3, 2), torch.randn(1, 3));
  print(script.code)
  • torch.jit.trace( ) bewaakt uw model (torch.nn.Linear(3, 2)) met behulp van een sample tensorinvoer (torch.randn(1, 3)).
  • script.code geeft de TorchScript-code weer die wordt gegenereerd. Dit demonstreert de overgang van PyTorch van een dynamische grafiekconfiguratie naar een op sporen gebaseerde statische weergave.

Ontwikkelingservaring en syntaxis

Voor veel ontwikkelaars is het belangrijkste verkoopargument van een framework hoe gemakkelijk het is om dag in dag uit te coderen.

Imperatief versus declaratief

PyTorch volgt voornamelijk een dwingende programmeerstijl, waarmee u code kunt schrijven die opdrachten onmiddellijk uitvoert. Dit maakt het identificeren van fouten eenvoudig, omdat de stacktraces van Python problemen direct markeren zodra ze zich voordoen. Deze aanpak is bekend bij gebruikers die gewend zijn aan traditionele Python of bibliotheken zoals NumPy.

Aan de andere kant zorgt TensorFlow 2.x voor gretige uitvoering, waardoor u op een vergelijkbare dwingende manier kunt schrijven

API-lagen

Het is gebruikelijk dat ontwikkelaars de torch.nn-module of andere verbeterde tools gebruiken, zoals torchvision voor afbeeldingsgerelateerde taken, of torchtext voor het verwerken van natuurlijke taal. Een ander framework op een hoger niveau is PyTorch Lightning, dat de standaardcode vermindert die betrokken is bij taken zoals trainingslussen, checkpointing en ondersteuning voor meerdere GPU's.

Keras wordt ook erkend als een topkeuze voor API's op hoog niveau, zodat u op een eenvoudige, dwingende manier kunt werken. Met Keras kun je ook een complexe aanpak kiezen met tf.function decorators die de optimalisatie van grafieken optimaliseren. Zijn populariteit komt vooral voort uit het gebruiksgemak, waardoor het bijzonder aantrekkelijk is voor diegenen die modellen zonder onnodige complicaties willen inzetten.

Foutberichten en foutopsporing

Met dynamische grafiekuitvoeringsmodellen geven foutmeldingen meestal de exacte regels in uw Python-code aan die problemen veroorzaken. Deze functie is handig voor beginners of bij het aanpakken van complexe modelstructuren.

Gretige uitvoering vereenvoudigt het foutopsporingsproces in vergelijking met TensorFlow 1.x. Desalniettemin is het belangrijk om te onthouden dat bepaalde fouten nog steeds verwarrend kunnen zijn wanneer je gretige uitvoering combineert met op grafieken gebaseerde bewerkingen (via tf.function).

Laten we eens kijken naar de volgende code:

import tensorflow as tf
  @tf.function
  def op(y): return y + "error"
  print(op(tf.constant([2.0, 3.0])))  # Triggers autograph conversion error

Uitvoer:

TypeError: Input 'y' of 'AddV2' Op has type string that does not match type float32 of argument 'x'.

De fout treedt onmiddellijk op in het PyTorch-voorbeeld omdat het gebruikmaakt van dynamische grafiekuitvoering, wat betekent dat elke bewerking in realtime plaatsvindt. Het toevoegen van een string aan een tensor is een ongeldige actie, waardoor Python een TypeError uitgeeft. Dit maakt het identificeren en oplossen van het probleem eenvoudig.

Aan de andere kant gebruikt het TensorFlow-voorbeeld @tf.function, die probeert de functie om te zetten in een statische rekengrafiek. In plaats van de functie stap voor stap uit te voeren, compileert TensorFlow deze vooraf.

Wanneer een ongeldige bewerking (zoals het toevoegen van een tekenreeks aan een tensor) wordt gedetecteerd, komt de fout voort uit het interne grafiekconversieproces van TensorFlow. Dit maakt debuggen uitdagend in vergelijking met de onmiddellijke en duidelijke feedback van PyTorch.

Overwegingen voor prestaties

Bij deep learning zijn verschillende factoren van invloed op het prestatieniveau. Belangrijke overwegingen zijn onder meer de trainingssnelheid, het effectieve gebruik van GPU's en de vaardigheid in het omgaan met uitgebreide modellen en datasets. PyTorch en TensorFlow maken gebruik van GPU-versnelling, waarbij gebruik wordt gemaakt van NVIDIA CUDA of AMD ROCm, om de efficiëntie van tensorberekeningen te verhogen.

Optimalisaties op laag niveau

TensorFlow is een framework voor grootschalige en gedistribueerde training met behulp van tf.distribute, naast het optimaliseren van GPU-prestaties. Het statische grafiekmodel (dat optioneel kan worden gebruikt) maakt verbeterde prestaties mogelijk door optimalisaties op grafiekniveau.

Aan de andere kant is PyTorch in de loop van de tijd vooruitgegaan, met goed ontwikkelde backends en bibliotheken. Het ondersteunt gedistribueerde training via torch.distributed en bevat verbeteringen zoals torch.cuda.amp voor het implementeren van automatische gemengde precisie.

Gemengde precisie en TPU-ondersteuning

PyTorch biedt een gebruiksvriendelijke interface voor training met gemengde precisie, waardoor de prestaties worden verbeterd op GPU's die zijn uitgerust met Tensor Cores. Hoewel PyTorch de compatibiliteit met aangepaste hardware, waaronder de TPU's van Google, heeft verbeterd, komt het niet overeen met de native ondersteuning die TensorFlow voor deze apparaten biedt.

Tensorflow integreert Tensor Processing Units (TPU's), de speciale hardware van Google die is ontworpen om uitgebreide deep learning-taken te versnellen. Het gebruik van TPU's vereist doorgaans minimale codewijzigingen in TensorFlow, wat een aanzienlijk voordeel kan zijn als uw infrastructuur Google Cloud en TPU's bevat.

Referentiewaarden

Verschillende prestatietests van derden tonen aan dat PyTorch en TensorFlow vergelijkbaar goed presteren bij veelvoorkomende taken, met name bij trainingsscenario's met één GPU. Aangezien configuraties echter worden geschaald naar meerdere GPU's of knooppunten, kunnen de resultaten variëren, afhankelijk van de specifieke kenmerken van het model, de grootte van de gegevensset en het gebruik van gespecialiseerde hardware.

Het is essentieel op te merken dat beide frameworks high-performance taken effectief aankunnen. Beïnvloedende factoren zoals kleine code-optimalisaties, optimaal hardwaregebruik en de aard van trainingstaken kunnen belangrijker zijn dan de keuze van het framework zelf.

Ondersteuning van ecosystemen en gemeenschappen

Bij het kiezen van een deep learning-framework is een essentieel aspect om te evalueren het ondersteunende ecosysteem dat bibliotheken, bijdragen van de gemeenschap, educatieve bronnen en integratie met cloudservices omvat.

Modeltuinen en voorgetrainde modellen

torchvision, torchtext, torchaudio bieden samen met de Transformers-bibliotheek van Hugging Face PyTorch-implementaties in verschillende domeinen, zoals natuurlijke taalverwerking, computervisie en audio-analyse.

Sommige onderzoeksorganisaties publiceren regelmatig state-of-the-art modelcontrolepunten in het PyTorch-formaat, waardoor het ecosysteem wordt versterkt.

Aan de andere kant beschikt TensorFlow over de module tf.keras.applications en de TensorFlow Model Garden, die verschillende vooraf getrainde modellen belichten. Hoewel Hugging Face Transformers ook beschikbaar zijn voor TensorFlow, komt PyTorch iets vaker voor bij door de gemeenschap gedeelde modellen.

Gemeenschap voor onderzoek

Veel onderzoekers geven de voorkeur aan PyTorch vanwege de intuïtieve interface en dynamische rekengrafiekfuncties. Het is gebruikelijk om te zien dat academische onderzoekspapers en vroege versies van nieuwe algoritmen in PyTorch worden gepubliceerd voordat enig ander framework wordt gebruikt.

Ondertussen blijft TensorFlow sterk aanwezig in de onderzoeksgemeenschap, grotendeels dankzij de steun van Google en de bewezen betrouwbaarheid.

Verbeteringen aan de gebruikerservaring in TensorFlow 2.x hebben sommige onderzoekers weer in de plooi getrokken. Desalniettemin blijft PyTorch het raamwerk bij uitstek voor veel vooraanstaande AI-onderzoekslaboratoria bij het ontwikkelen en lanceren van nieuwe modelarchitecturen.

Implementatie- en productiepijplijnen

Bij het kiezen van het juiste deep learning-framework is het essentieel om niet alleen rekening te houden met het aspect van modeltraining, maar ook met het gemak van modelimplementatie. Moderne AI-toepassingen vereisen vaak mogelijkheden voor realtime deductie, ondersteuning voor edge-apparaten en de mogelijkheid om over meerdere serverclusters te schalen.

TensorFlow serveren

TensorFlow Serving is een erkende oplossing voor het implementeren van modellen die zijn gemaakt met TensorFlow. U kunt uw modellen "bevriezen" of ze opslaan in het ''SavedModel'-formaat, waardoor u ze snel in TensorFlow Serving kunt laden voor snelle en betrouwbare gevolgtrekkingen. Deze methode ondersteunt niet alleen een hoge schaalbaarheid, maar past ook binnen een microservices-architectuur.

Daarnaast biedt TensorFlow uitgebreide functies voor het monitoren, beheren van versies en het uitvoeren van A/B-testen. Dit maakt het een voorkeurskeuze voor bedrijfstoepassingen die betrouwbare en stabiele implementaties vereisen.

Toorts serveren

TorchServe is samen gebouwd door Facebook en Amazon en biedt een vergelijkbare implementatie-ervaring voor PyTorch-modellen. Het is speciaal ontworpen voor high-performance inferentie en vereenvoudigt de integratie met AWS-services, zoals Elastic Inference en Amazon SageMaker.

Hoewel het misschien nog niet de volwassenheid van TensorFlow Serving heeft bereikt, evolueert TorchServe met functies zoals multi-model serving, versiebeheer en geavanceerde analyses.

Cross-framework standaardisatie met ONNX

De Open Neural Network Exchange (ONNX) is een open standaard voor het weergeven van deep learning-modellen. U kunt een model ontwikkelen met PyTorch, het exporteren naar de ONNX-indeling en vervolgens deductie uitvoeren over verschillende runtimes of hardwareversnellers die dit ondersteunen.

Het converteren van TensorFlow-modellen naar ONNX is ook mogelijk, hoewel dit bepaalde beperkingen heeft.

Mobiele en edge-implementaties

LiteRT wordt gebruikt om inferentie uit te voeren op apparaten zoals Android en iOS. Het is specifiek geoptimaliseerd voor omgevingen met beperkte middelen door middel van technieken zoals kwantisatie en snoeien.

ExecuTorch is een sterk alternatief voor het uitvoeren van PyTorch-modellen op mobiele apparaten. Hoewel LiteRT meer ingeburgerd is in het veld, winnen ExecuTorch-oplossingen aan populariteit naarmate het gebruikersbestand groeit.

Uitbreidbaarheid, tooling en integratie

Deep learning-frameworks staan meestal niet op zichzelf; Ze werken vaak samen met een verscheidenheid aan ondersteunende tools voor taken zoals gegevensverwerking, modelbewaking, hyperparameterafstemming en meer.

Integratie met gegevensbibliotheken

  • PyTorch: Dit populaire framework is uitgebreid compatibel met verschillende Python-gegevensbibliotheken zoals Panda's en NumPy. De DataLoader API maakt maatwerk mogelijk voor aangepaste datasets, terwijl extra tools zoals DALI (NVIDIA Data Loading Library) de efficiëntie van de gegevensverwerking verder verhogen.
  • TensorFlow: Het beschikt over tf.data, een API die is ontworpen voor het ontwikkelen van geoptimaliseerde invoerpijplijnen die grote datasets verwerken, waardoor parallelle I/O-bewerkingen mogelijk zijn. Met functies als map, shuffle en prefetch kan tf.data GPU-gebaseerde gegevensvoorverwerking optimaliseren.
  • TensorBoard: Deze krachtige tool, oorspronkelijk bedoeld voor TensorFlow, biedt realtime inzichten en visualisaties van trainingsstatistieken, modelstructuren, gewichtsverdelingen en inbeddingen. De ondersteuning voor PyTorch is uitgebreid via plug-ins zoals tensorboardX of door middel van directe integratie (bijv. torch.utils.tensorboard).
  • Weights & Biases, Neptune.ai, Comet en verschillende andere tools voor het volgen van experimenten zijn naadloos geïntegreerd met beide frameworks, waardoor de mogelijkheden voor experimentbeheer worden verbeterd.

Hyperparameter afstemmen

  • Frameworks zoals Optuna, Ray Tune en Hyperopt zorgen voor een soepele integratie met PyTorch en TensorFlow, waardoor gedistribueerde zoekopdrachten naar hyperparameters mogelijk zijn

Cloud-integratie

  • Google Cloud Platform (GCP): Het AI-platform van GCP biedt ondersteuning voor het trainen en implementeren van TensorFlow-modellen. Daarnaast ondersteunt GCP PyTorch op verschillende manieren, waaronder aangepaste trainingstaken en het gebruik van Vertex AI.
  • AWS: Dit platform biedt ondersteuning voor zowel TensorFlow als PyTorch, waarbij SageMaker vooraf geconfigureerde Docker-images en mogelijkheden voor gedistribueerde training biedt.
  • Microsoft Azure: Azure Machine Learning biedt vergelijkbare functionaliteiten, waardoor de ondersteuning voor TensorFlow- en PyTorch-omgevingen wordt uitgebreid.
  • DigitalOcean: Ideaal voor het uitvoeren van applicaties die zijn gebouwd in PyTorch of TensorFlow, het biedt een schat aan bronnen voor het opzetten en optimaliseren van uw machine learning-omgeving.

Dus, welk raamwerk is beter?

De keuze van het framework hangt af van uw projectvereisten, teamexpertise en beoogde use case:

Kies PyTorch als...

  • Je geeft prioriteit aan snelle prototyping en een zeer Python-achtige programmeerstijl.
  • Uw team houdt zich bezig met baanbrekend onderzoek waarbij dynamische grafiekmogelijkheden het experimenteren vereenvoudigen.
  • U geeft de voorkeur aan de duidelijke foutopsporingservaring die wordt geboden door een dwingende programmeerstijl.
  • U bent van plan om uitgebreid gebruik te maken van het PyTorch-ecosysteem, inclusief Hugging Face Transformers voor NLP of geavanceerde computervisiebibliotheken.

Kies TensorFlow als...

  • Uw end-to-end pijplijn voor kunstmatige intelligentie is afhankelijk van het ecosysteem van Google of u plant implementatie op Google Cloud Platform en het gebruik van TPU's.
  • U hebt een gevestigde productiepijplijn nodig, waaronder TensorFlow Serving, TensorFlow Lite of TensorFlow.js, in combinatie met robuuste ondersteuning voor grootschalige bedrijfsoplossingen.
  • Je waardeert de Keras API op hoog niveau voor snelle modelontwikkeling en het zoeken naar een goed gestructureerde omgeving voor geavanceerde optimalisatie met behulp van statische grafieken (waar voordelig).

Overbruggingsstrategieën

Met frameworks als ONNX is het mogelijk om frameworks te combineren en uit te wisselen. Bepaalde functies die specifiek zijn voor elk framework integreren echter niet altijd naadloos.

Talloze organisaties hanteren een 'twee-raamwerkstrategie', waarbij PyTorch wordt gebruikt voor onderzoek en experimenten, en vervolgens stabiele modellen naar TensorFlow worden overgezet voor productie. Deze aanpak kan effectief zijn, maar kan leiden tot extra overhead bij het onderhoud van de code.

Veelgestelde vragen

Wat zijn de belangrijkste verschillen tussen PyTorch en TensorFlow?

PyTorch werkt volgens een imperatief model, vaak aangeduid als gretige uitvoering, dat aansluit bij de verwachtingen van Python-programmeurs. TensorFlow daarentegen gebruikte oorspronkelijk een statische berekeningsgrafiek, maar is sindsdien geëvolueerd om gretige uitvoering als standaardmodus te gebruiken, beginnend met TensorFlow 2.x.

Welk raamwerk is meer geschikt voor onderzoek en prototyping?

Onderzoekers gaven vaak de voorkeur aan PyTorch vanwege de dynamische rekengrafiek en Python-vriendelijke syntaxis, die snelle foutopsporing en wijzigingen ondersteunt.

Waarin verschilt de modelimplementatie tussen PyTorch en TensorFlow?

TensorFlow biedt opties zoals TensorFlow Serving, LiteRT en TensorFlow.js voor het implementeren van modellen in productie, terwijl PyTorch TorchServe, ONNX-compatibiliteit en mobiele implementatie-opties zoals PyTorch Mobile biedt.

Welk framework heeft betere GPU- en TPU-ondersteuning?

Hoewel beide frameworks gebruikmaken van CUDA voor GPU-ondersteuning, biedt TensorFlow verbeterde native mogelijkheden voor de TPU's van Google, waardoor het de voorkeurskeuze is voor taken met TPU-gebruik.

Kan ik beide frameworks in hetzelfde project gebruiken?

Absoluut! Via ONNX (Open Neural Network Exchange) kunt u modellen converteren tussen PyTorch en TensorFlow, hoewel bepaalde functies die specifiek zijn voor elk framework niet altijd naadloos kunnen worden vertaald.

Conclusie

Op het gebied van deep learning lopen PyTorch en TensorFlow voorop, elk met unieke voordelen die inspelen op de behoeften van ontwikkelaars en organisatorische vereisten.

Veel ontwikkelaars zien PyTorch als de snelste weg van idee naar operationeel model. TensorFlow wordt vaak erkend als een allesomvattende optie voor grootschalige implementatie.

Gelukkig zal het selecteren van een van beide frameworks uw reis niet belemmeren. Beide bieden krachtige functies en worden ondersteund door levendige community's, samen met uitgebreide tools om aan verschillende behoeften te voldoen. Welk pad je ook kiest, een landschap vol doorbraken in deep learning ligt binnen handbereik.

Weg

  • Tensorflow Pytorch Prestaties Vergelijking
  • Pytorch vs Tensorflow: een onderlinge vergelijking
  • Gemengde precisie
  • Aangepaste hardware-plug-ins
  • Gedistribueerd communicatiepakket - torch.distributed
  • Debuggen in TensorFlow
  • Onthul het mysterie van de trainingsprestaties tussen TensorFlow en PyTorch in de omgeving met één GPU
  • PyTorch vs TensorFlow: diepgaande vergelijking voor AI-ontwikkelaars