TensorFlow 与 PyTorch 的区别

TensorFlow 和 PyTorch 这两个框架都是机器学习的顶级库，用 Python 语言开发。 它们都是开源的神经网络库框架。 TensorFlow 是一个用于各种任务所需的微分和数据流编程的软件库，而 PyTorch 基于 Torch 库。

我们为什么使用 TensorFlow？

TensorFlow 是一个用于机器学习应用程序的库框架。 该框架是一个数学库，主要用于数值计算，以应用来自图的数据。 图的边可以表示多维数据数组，节点表示各种精确的表示。 它教授神经网络有关数学符号、图像识别和偏微分的知识，并且完全能够在多个 GPU 和 CPU 上运行。 它的架构很灵活。

该框架也可能支持 C#、Haskell、Julia、Rust、Scala、Crystal 和 OCami。

我们为什么使用 PyTorch？

PyTorch 是一个机器学习库，适用于自然语言处理等应用。 Pytorch 也适用于构建各种类型的应用程序。

该库框架有两个基本功能

该库的第一个功能是用于训练和构建深度神经网络的自动微分。

第二个功能是具有来自高性能 GPU 加速支持的计算张量能力。

Pytorch 有三个操作模块。 Optimum 模块、自动梯度模块和 nn 模块。 每个模块都有其特定的功能和应用。

例如，Optimum 模块用于实现各种类型的算法，用于神经网络的开发。 nn 模块用于定义所有复杂的低级神经网络。e566

TensorFlow 和 PyTorch 之间的比较

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