深度学习框架PyTorch与TensorFlow，谁更胜一筹？
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自從2012年深度學習再一次聲名鵲起以來，許多機器學習框架都爭先恐后地要成為研究人員和行業從業者的新寵。面對如些眾多的選擇，人們很難判斷最流行的框架到底是什么。
在某些情況下，深度學習或深度遷移學習可以幫助你訓練更準確的模型。且深度學習的發展和推進，在某種程度上也是一場框架的爭奪戰，其中 Google 發布的 TensorFlow 和 Facebook 主力支持的 PyTorch 是最耀眼的兩顆明星。
PyTorch 和 TensorFlow是當下機器學習框架之戰有兩個主要競爭者。TensorFlow框架小天在前幾天有跟大家簡單介紹過（傳送門），今天咱們就來嘮嘮pytorch！
PyTorch是美國互聯網巨頭Facebook人工智能研究院（FAIR）在深度學習框架Torch的基礎上使用Python重寫的一個全新的深度學習框架。
PyTorch 是一個開源的深度學習平臺，提供從研究原型到生產部署的無縫路徑，它的流行度僅次于 TensorFlow。
而最近一年，在GitHub關注度和貢獻者的增長方面，PyTorch 跟 TensorFlow 基本持平。甚至，PyTorch的搜索熱度持續上漲，加上 FastAI 的加持，PyTorch 無疑會得到越來越多的機器學習從業者的青睞。
流行度雖然可以說明問題，但是，你一定要知道更多，才能明白 PyTorch 為什么值得學，你在什么情況下需要學習 ?PyTorch 。
PyTorch更像NumPy的替代產物，不僅繼承了NumPy的眾多優點，還支持GPUs計算，在計算效率上要比NumPy有更明顯的優勢；不僅如此，PyTorch還有許多高級功能，比如擁有豐富的API，可以快速完成深度神經網絡模型的搭建和訓練。
所以 PyTorch一經發布，便受到了眾多開發人員和科研人員的追捧和喜愛，成為AI從業者的重要工具之一。
PyTorch 強調從研究到生產。來源：https://pytorch.org/
PyTorch還被稱為“擁有強大GPU加速功能的Python版Tensor和動態神經網絡。”
Tensor（張量）是一種物理學和工程學中廣泛使用的數學結構。2階的Tensor是一種特殊的矩陣；而對向量和張量取內積就可以得到另一個擁有新長度和新方向的向量。
GPU加速是大多數現代深度神經網絡框架的基礎。動態神經網絡是一種特殊的神經網絡，每次迭代都會發生變化，例如，PyTorch模型可以在訓練期間通過添加和刪除隱藏層，來提高其準確性和通用性。PyTorch通過集成加速庫，比如英特爾MKL、Nvidia cuDNN和NCCL等，最大限度地提升速度。
其核心CPU、GPU Tensor和神經網絡后端TH（Torch）、THC（Torch CUDA）、THNN（Torch神經網絡）和THCUNN（Torch CUDA神經網絡）等，都是使用C99 API編寫的單獨庫。
Google開源了TensorFlow，Facebook開源了pytorch，兩大深度學習框架相繼成為全球科學家研究成果、研究人員課題的核心組成部分。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的深度学习框架PyTorch与TensorFlow，谁更胜一筹？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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