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pytorch模型部署方案 PyTorch和Gluon有什么区别?

发布时间:2022-07-27 18:25:08
PyTorch和Gluon有什么区别?两者都是深度学习平台,可用于卷积神经网络、RNN等深度学习模型的构建、训练和学习。pytorch模型部署方案 Py
Torch和Gluon有什么区别?

首先,不同的公司提供支持。Python来自Facebook,glion来自Amazon。

那么,类型定位就不同了。如果详细划分,Python是一个灵活的后端深度学习平台,tensorflow和mxnet被视为一种类型,glion是一个高度集成的前端平台,keras是一种类型。也就是说,glion的一个函数或对象集成了mxnet的多个功能,glion的一个命令就可以完成mxnet的开发,就像keras使用tensorflow作为后端一样,keras高度集成了这些后端平台的功能。

其次,编程方法,Python是基于命令编程的,简单但速度有限,glion结合了符号编程和命令编程,既快又简单。

最后,灵活性。Python的集成度没有glion那么高,所以它是高度可定制的。胶子的集成度太高,灵活性有限。

运行pytorch需要什么配置的电脑?

运行Python只需要很少的环境。您只需要安装一个Python解释器。

所以

1。处理器i5i7正常。代数越高越好。

python在人工智能领域,主要是完成什么任务?

3。显卡有不同的看法。最好是玩游戏和深入学习。日常办公要求不多。

面对Tensorflow,为何我选择PyTorch?

谢谢

!1.人工智能,简称AI。作为计算机科学的一个分支,它试图理解智能的本质,并产生一种新的智能机器,这种机器能够以类似于人类智能的方式做出反应。该领域的研究内容包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。随着人工智能理论和技术的日益成熟,其应用领域也在不断扩大。人工智能的科技产品已经取代了人类的劳动,并有可能在未来超越人类的智能。

2.Python是一种编程语言。在人工智能领域,它比其他编程语言有更多的优势。在当今人工智能时代,如果你想学习软件开发,python编程语言是一个不错的选择。

spanstyle="text-decoration:underline">先来说说pytorch劣势。自从其被发布以来pytorch更多被用于学术界而不是工业界的实际生产,主要是因为它不够成熟、很多接口不太稳定,加上其全面性也不够,tensorflow目前仍然有很多pytorch不支持的功能,比如快速傅里叶变换,但这一点劣势会随着pytorch的发展而逐渐减小。除此此外,相比于tensorflow的容易各处部署的静态图(这一点远胜于很多框架),以python优先的深度学习框架pytorch在部署到其他产品会很不方便。

优势先从上手时间开始说,虽然在2015年发布之后tensorflow多方受宠,但是和theano一样,tensorflow使用的是静态计算图,对于新手来说有过多需要新学习的概念,这导致了不管是入门还是搭建,使用tensorflow都比pytorch困难。而在2017年pytorch被团队开源的主要原因之一也是让建立深度学习模型更加简单,这让它发展十分迅猛。在数据加载上,pytorch加载数据的API简单高效,其面向对象的API源自于porch(也是keras的设计起源),比tensorflow难学的API友好很多,使用户可以将重点放在实现自己的想法,而不是被框架本身束缚住。

速度上,pytorch并没有为了灵活性而放弃速度,虽然运行速度和程序员水平密切相关,但pytorch在相同情况下常有可能胜于其他框架的速度。另外,如果追求自定义拓展,pytorch也会是首选,因为虽然二者的构建和绑定有一定的相似点,但是tensorflow在拓展时会需要很多样板代码,但pytorch只用编写接口和实现。

让我们从Python的缺点开始。python自发布以来,在学术界实际生产中的应用比工业界多,主要原因是它不够成熟,很多接口不稳定,综合性不够。Tensorflow仍有许多Python不支持的功能,如快速傅立叶变换,但随着Python的发展,这一缺点将逐渐减少。另外,与tensorflow的静态图相比,tensorflow的静态图很容易部署到任何地方(这比许多框架都要好得多),Python的深度学习框架比Python更先进,部署到其他产品上会非常不方便。

优势从一开始就有。尽管tensorflow自2015年发布以来受到了许多方面的青睐,比如theano,但tensorflow使用的是静态计算图。对于新手来说,有太多的新概念需要学习。因此,无论如何开始或构建,使用tensorflow都比python更困难。2017年,Python被团队开放源码的一个主要原因是更容易构建深度学习模型,这使得Python发展非常迅速。在数据加载方面,Python用于加载数据的API简单高效。它的面向对象API来自于porch(这也是keras的设计起源),它比tensorflow的困难API友好得多。用户可以专注于实现自己的想法,而不是被框架本身所束缚。

在速度方面,python不会为了灵活性而放弃速度。虽然运行速度与程序员的水平密切相关,但在相同的情况下,它可能比其他框架更好。另外,如果追求自定义扩展,python也会是首选,因为虽然两者的构造和绑定有一些相似之处,但tensorflow在扩展中需要大量的模板代码,而只有接口和实现是python编写的。


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