发布网友 发布时间:2022-03-28 17:03
共2个回答
懂视网 时间:2022-03-28 21:24
pytorch和tensorflow的区别:pytorch是一个动态的框架,而TensorFlow是一个静态的框架。
框架(framework),建筑学概念名词,是由梁和柱组成的能承受垂直和水平荷载的结构,用于帮助解决或者处理复杂的问题。框架具有约束性和支撑性,主要要用于工业与民用建筑物的承重骨架,桥梁构架或工程构筑物等机械结构。
框架(Framework)是整个或部分系统的可重用设计,表现为一组抽象构件及构件实例间交互的方法;另一种定义认为,框架是可被应用开发者定制的应用骨架。前者是从应用方面而后者是从目的方面给出的定义。
可以说,一个框架是一个可复用的设计构件,它规定了应用的体系结构,阐明了整个设计、协作构件之间的依赖关系、责任分配和控制流程,表现为一组抽象类以及其实例之间协作的方法,它为构件复用提供了上下文(Context)关系。因此构件库的大规模重用也需要框架。
热心网友 时间:2022-03-28 18:32
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。
2017年1月,由*人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包,提供两个高级功能:
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。
优点
1、PyTorch是相当简洁且高效快速的框架;
2、设计追求最少的封装;
3、设计符合人类思维,它让用户尽可能地专注于实现自己的想法;
4、与google的Tensorflow类似,FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新;
5、PyTorch作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题;
6、入门简单。
扩展资料:
模块
1、Autograd模块
PyTorch使用一种称为自动微分的方法。记录器记录已执行的操作,然后向后重播以计算梯度。当构建神经网络以通过计算前向传递参数的微分来节省一个时间时,此方法特别强大。
2、Optim模块
torch.optim是实现用于构建神经网络的各种优化算法的模块。大多数常用方法已受支持,因此无需从头开始构建它们。
3、nn模块
PyTorch autograd使定义计算图和获取梯度变得容易,但是原始的autograd对于定义复杂的神经网络而言可能太低了。这是nn模块可以提供帮助的地方。
参考资料:百度百科-PyTorch