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Pytorch与TensorFlow的区别_pytorch和tensorflow的区别
作者：我家自动化 | 2024-02-16 18:24:29
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pytorch和tensorflow的区别
1. 实现方式：符号式编程和命令式编程
- TensorFlow是纯符号式编程，通常是在计算流程完全定义好后才执行，因此效率更高，但是实现比较复杂；
- pytorch是纯命令式编程，实现方便，但是运行效率低
2. 图的定义：动态定义和静态定义
- 两个框架都是在张量上运算，但是存在很大差别。
- TensorFlow遵循”数据即代码，代码即数据“的概念，可以再运行之前静态的定义图，然后调用session来执行图。
- pytorch中图的定义是动态变化的，可以随时定义、更改和执行节点。因此pytorch更加灵活，方便调试。
3. 可视化：tensorboard
- TensorFlow最吸引人的地方之一就是TensorBoard，可以清晰地看出计算图、网络架构；
- pytorch没有类似TensorBoard的工具，但是pytorch可以导入TensorBoardx或者matplotlib之类的工具包用于数据可视化。
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