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  • tensorflow与pytorch区别

    2020-04-04 00:24:17
    https://baijiahao.baidu.com/s?id=1643451401238038277&wfr=spider&for=pc
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  • 蠕虫/ tensorflow-pytorch-cuda
  • TensorFlow与PyTorch

    千次阅读 2020-10-31 16:46:08
    TensorFlow与PyTorch对比计算图分布式训练生产部署比较 参考链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/80733307 https://blog.csdn.net/qq_37388085/article/details/102559532 计算图 计算图是一种将计算描述成有向无环...

    TensorFlow与PyTorch对比


    参考链接:
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/80733307
    https://blog.csdn.net/qq_37388085/article/details/102559532

    计算图

    计算图是一种将计算描述成有向无环图的抽象方式。图是一种由节点Node(顶点)和边Edge构成的数据结构,是由有向的边成对连接的顶点的集合。

    结点:表示数据,如向量、矩阵、张量。
    边:表示运算,如加减乘除卷积等。

    pytorch使用动态计算图,运算与搭建同时进行;灵活,易调节。图会随着执行过程而改变和执行节点,没有特殊的会话接口或占位符。整体而言,这个框架与 Python 语言的整合更紧密,大多数时候感觉更本地化。因此,PyTorch 是更 Python 化的框架。

    tensorflow使用的静态计算图,先搭建图,后运算;高效,但不灵活。 TensorFlow 中运行代码之前以静态方式生成计算图的方式。计算图的核心优势是能实现并行化或依赖驱动式调度(dependency driving scheduling),这能让训练速度更快,更有效率。

    分布式训练

    分布式训练PyTorch 和 TensorFlow 的一个主要差异特点是数据并行化。PyTorch 优化性能的方式是利用 Python 对异步执行的本地支持。而用 TensorFlow 时,你必须手动编写代码,并微调要在特定设备上运行的每个操作,以实现分布式训练。

    生产部署

    TensorFlow 可以直接使用 TensorFlow serving 在 TensorFlow 中部署模型,这是一种使用了 REST Client API 的框架。
    PyTorch 没有提供任何用于在网络上直接部署模型的框架。你必须使用 Flask 或 Django 作为后端服务器。

    比较

    TensorFlow 的优点:
    简单的内置高级 API
    使用 TensorBoard 可视化训练
    通过 TensorFlow serving 容易实现生产部署
    很容易的移动平台支持
    开源
    良好的文档和社区支持

    TensorFlow 的缺点:
    静态图
    调试方法
    难以快速修改

    PyTorch 的优点
    类 Python 的代码
    动态图
    轻松快速的编辑
    良好的文档和社区支持
    开源
    很多项目都使用 PyTorch

    PyTorch 的缺点:
    可视化需要第三方
    生产部署需要 API 服务器

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  • tensorflow与pytorch

    千次阅读 2019-04-22 16:57:33
    tensorflow与pytorch同等作用的函数: tf.reshape(input, shape) -> input.view(shape) tf.minium(input, min) -> torch.clamp(input, max) tf.gather(input1, input2) -> input1[input2] tf....

    tensorflow中与pytorch同等作用的函数:

     

    tf.reshape(input, shape) -> input.view(shape)

    tf.minium(input, min) -> torch.clamp(input, max)

    tf.gather(input1, input2) -> input1[input2]

    tf.expand_dims(input, dim) -> input.unsqueeze(dim)

    tf.shape(input)[dim] -> input.size(dim)

    tf.concat(input1, input2) -> torch.cat(input1, input2)

    tf.boolean_mask(input, mask) -> input[mask]

    tf.tile(input, shape) ->  input.repeat(shape)

    tf.logical_and(input1, input2) -> input1 & input2

    tf.equal(input1, input2) -> input1 == input2

     

    tf.reduce_logsumexp(input, [dim]) ->

    import torch
    
    def logsumexp(x, dim=None, keepdim=False):
        if dim is None:
            x, dim = x.view(-1), 0
        xm, _ = torch.max(x, dim, keepdim=True)
        x = torch.where(
            (xm == float('inf')) | (xm == float('-inf')), 
            xm,
            xm + torch.log(torch.sum(torch.exp(x - xm), dim, keepdim=True)))
        return x if keepdim else x.squeeze(dim)

     

    tensorflow中词向量获取:

    input_emb = tf.gather(tf.get_variable("input_emb", [num, embedding_size]), input)

    等价于pytorch中的词向量:

    input_embed= nn.Embedding(num, embedding_size)

    input_emb = input_embed(input)

     

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  • Tensorflow与Pytorch的函数转换 1)http://www.xyu.ink/1785.html 2)https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10775859.html 3)https://www.cnpython.com/qa/353210 仅供学习记录,如侵必删

    Tensorflow与Pytorch的函数转换
    1)http://www.xyu.ink/1785.html
    2)https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10775859.html
    3)https://www.cnpython.com/qa/353210
    仅供学习记录,如侵必删

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  • TensorFlow与PyTorch对比

    千次阅读 2019-07-31 23:11:03
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  • TensorFlow与PyTorch之争

    2020-06-11 17:03:29
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  • Tensorflow pytorch对比

    2020-05-05 00:55:11
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  • tensorflow与pytorch 一起安装

    千次阅读 2020-09-13 10:11:27
    在linux服务器中同一个虚拟环境装tf 和torch, 建议用pip 安装,conda 装容易出现版本依赖冲突 ...升级pip, 这个最新版的pip 可以用于解决tf torch 依赖包的版本冲突 pip install --upgrade pip 用p
  • tensorflow的图是静态的,不利于扩展,项目地址:github.com/tensorflow/tensorflow; Pythorch的图是动态的,非常简洁,方便使用,项目地址: pytorch.org
  • 深度学习在过去十年获得了极大进展,出现很多新的模型,并且伴随TensorFlowPytorch框架的出现,有很多实现,但对于初学者和很多从业人员,如何选择合适的实现,是个选择。rasbt在Github上整理了关于深度学习模型...
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  • 对比Tensorflow与PyTorch的异同

    千次阅读 2020-03-21 21:04:09
    一、PyTorch简介 PyTorch 是由 Torch7 团队开源的,这也是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包,据该项目官网介绍,是一个 Python 优先的深度学习框架,能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经...
  • Tensorflow 对比pytorch

    2021-01-27 16:10:10
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  • tensorflow+pytorch安装

    2021-05-26 11:00:22
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