PyTorch 与 TensorFlow：区别简述

PyTorch与TensorFlow：选择取决于您的个人需求和偏好。这两种框架各有优缺点。

PyTorch与TensorFlow：PyTorch–简单而灵活

如果您从事机器学习或人工智能工作，您一定听说过 “PyTorch “和 “TensorFlow “这两个名字。这两个框架是开发深度学习模型最常用的工具之一。

• PyTorch：灵活简便：PyTorch 是由 Facebook AI 开发的开源深度学习框架。它以其简单性和灵活性迅速赢得了声誉。
• 动态计算图： PyTorch 最显著的特点之一是它使用了动态计算图。通俗地说，这意味着您可以在训练过程中更改计算图。
• 这使得调试和实验变得更加容易。因此，如果你需要开发一个模型并进行修改，PyTorch 是一个不错的选择。
• Pythonic 和直观的界面： PyTorch 提供类似 Python 的界面，这让许多开发人员都能轻松理解。如果您已经了解 Python，那么开始使用 PyTorch 就会特别容易。API 非常直观，能让您以自然的方式创建模型。
• 庞大的社区和活跃的开发：PyTorch 拥有一个充满活力的开发者社区，他们不断创建新的库和工具。这意味着当您遇到问题时，您可以获得广泛的资源和支持。

TensorFlow：可扩展性和生产可行性。

另一方面，谷歌开发的深度学习框架 TensorFlow 以其可扩展性和生产可行性脱颖而出。

• 静态计算图： 与 PyTorch 不同，TensorFlow 使用静态计算图。因此，在训练模型之前，您需要提前定义整个计算图。虽然一开始可能有点吓人，但它提供了更好的优化和性能优势，尤其是对于大型模型。
• TensorFlow Serving 和 TensorFlow Lite：TensorFlow 提供了 TensorFlow Serving 等特殊工具，允许您实时部署训练好的模型。此外还有 TensorFlow Lite，这是一种针对移动和嵌入式设备的变体。如果您的重点是向终端用户交付模型，那么 TensorFlow 可能会适合您。
• 广泛的硬件支持：TensorFlow 提供广泛的硬件加速支持，包括 GPU 和 TPU。这使得在强大的硬件上训练模型并在生产中运行成为可能。