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1.1 Pytorch
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1.1 Pytorch
PyTorch是由Facebook开发的一个开源深度学习框架它提供了一个动态计算图模型可以在GPU上运行。它于2017年首次发布。PyTorch提供了一个灵活、动态的计算图使得深度学习模型的构建和调试更加直观和容易。
PyTorch框架基于Torch。在2017年1月Face-book人工智能研究院FAIR推出了PyTorch并在2018年5月正式公布PyTorch 1.0版本这个新的框架让开发者可以无缝地将AI模型从研究转到生产而无需处理迁移。此后PyTorch持续演进发布了一系列版本不断改进性能、稳定性和用户体验。在2020年Facebook宣布了对PyTorch的长期支持计划表明了对该框架的承诺。在2023年10月PyTorch社区正式发布2.1版本该版本同步支持了昇腾NPU使得开发者可以直接在PyTorch 2.1上基于昇腾进行模型开发。
PyTorch框架不仅在学术界得到了广泛的应用也在产业界得到了诸如Facebook、Uber和Salesforce等知名企业的采用。其动态计算图特性、易用性、灵活性和良好的社区支持使其成为了一个深受用户喜爱的深度学习框架。
1.2 TensorFlow
TensorFlow是由Google开发的一个开源深度学习框架它提供了一个强大的计算图模型可以在CPU和GPU上运行。它于2015年首次发布成为当时最受欢迎的深度学习框架之一。TensorFlow提供了一个灵活而高效的工具集适用于各种机器学习任务。
TensorFlow框架始于2011年Google Brain内部孵化的深度学习基础架构DistBelief。这是一个为深度神经网络构建的机器学习系统。在2015年11月Google公司正式将TensorFlow开源在GitHub网站上。TensorFlow是一款真正由工业界推出的深度学习框架支持Java、C、Python等语言开发。框架在发布初期就已经受到广泛关注势头远超其他深度学习框架。此后PyTorch持续演进发布了一系列版本不断改进性能、稳定性和用户体验。在2019年9月Google公司发布了TensorFlow2.0版本紧接着在11月公布了TensorFlow 2.1的RC版本兼容之前的流行库并还引入了众多新库使得TensorFlow的功能空前强大。
TensorFlow框架不仅在工业界得到了广泛的应用也在学术界得到了认可。其强大的功能、良好的社区支持和广泛的应用案例使其成为深度学习和机器学习领域最受欢迎的框架之一。
二、PyTorch和TensorFlow的优缺点
2.1 PyTorch
2.1.1 PyTorch的优点
1PyTorch的编程接口相对简单可以使用Python风格的代码进行编程更加直观和灵活。
2PyTorch的错误信息相对清晰可以容易地定位和解决问题。
3PyTorch支持即时编译JIT可以将模型转换为TorchScript提高模型的性能和可移植性。
4PyTorch支持多种可视化工具如TensorBoard、Visdom等可以方便地监控和分析模型。
2.1.2 PyTorch的缺点
1PyTorch支持的编程语言相对有限主要是Python不够通用。
2PyTorch支持的平台相对有限主要是Linux和MacOS不够广泛。
3PyTorch支持的部署方式相对有限主要是云端和移动端不够多样。
4PyTorch支持的模型格式相对有限主要是TorchScript和ONNX不够灵活。
2.2 TensorFlow
2.2.1 TensorFlow的优点
1TensorFlow支持多种编程语言如Python、C、Java等可以满足不同开发者的需求。
2TensorFlow支持多种平台如Windows、Linux、MacOS等可以在不同设备上运行。
3TensorFlow支持多种部署方式如云端、移动端、嵌入式等可以适应不同场景的需求。
4TensorFlow支持多种模型格式如SavedModel、HDF5等可以方便地保存和加载模型。
5TensorFlow支持多种可视化工具如TensorBoard、What-If Tool等可以方便地监控和分析模型。
2.2.2 TensorFlow的缺点
1TensorFlow的编程接口相对复杂需要定义计算图和会话不够直观和灵活。
2TensorFlow的错误信息相对难懂不容易定位和解决问题。
3TensorFlow的版本更新相对频繁不同版本之间可能存在兼容性问题。
三、PyTorch和TensorFlow的对比
3.1 PyTorch和TensorFlow的区别
3.1.1 计算图的构建方式
PyTorch使用动态计算图这意味着计算图是根据代码的实际执行过程动态构建的。这种方式使得调试和编写代码更加方便但也导致了一些性能上的损失。
TensorFlow最初采用的是静态计算图即需要在构建阶段定义完整的计算图然后才能执行。这种方式可以进行更多的优化提高性能但在调试和开发过程中较为繁琐。
3.1.2 代码的可读性和易用性
由于PyTorch使用Python作为主要接口它的代码具有很高的可读性和易用性。借助Python的简洁语法开发者可以更快地构建和调试模型。
TensorFlow的代码相对较复杂特别是在较早的版本中。不过随着TensorFlow 2.0的发布它引入了Keras API使得代码编写更加简单和直观。
3.1.3 动态性和静态性的权衡
动态计算图使得PyTorch在调试和开发过程中更加灵活可以进行动态的控制流操作。这意味着我们可以在运行时改变模型的结构和参数方便地进行调试和实验。
相比之下TensorFlow的静态计算图可以在构建阶段进行更多的优化提高了性能和效率。它适用于需要高度优化和部署到生产环境的情况。
3.2 PyTorch的优势
1PyTorch有更简单的API设计。它试图尽量模仿Numpy的API非常简洁和一致。这使得PyTorch的代码更容易阅读和理解。相比之下TensorFlow的API相对复杂需要花更长时间熟悉。
2PyTorch对Python的支持更好。PyTorch被深度集成到Python环境中它的API直接接受和返回Python对象。而TensorFlow有它自己的框架需要特定的数据类型和格式这使得调试更加困难。
3PyTorch更适合动态图计算。由于其更好的Python支持PyTorch天然支持动态图设计使得使用者可以在迭代中动态构建网络。这更灵活而且方便调试。虽然TensorFlow 2已经添加了对动态图的支持但PyTorch在这方面仍然更胜一筹。
4PyTorch有较好的调试工具。PyTorch可以利用全面Python调试工具的支持。而TensorFlow有自己独立的调试环境更加复杂且功能较少。
PyTorch适用于需要进行快速原型设计和迭代需要进行复杂和自定义的模型开发需要进行研究和探索的场景。
3.3 TensorFlow的优势
1TensorFlow有更广泛的应用场景。除了深度学习它还支持广义机器学习非监督学习等其他领域。PyTorch的应用主要集中在深度学习和神经网络方面。
2TensorFlow性能更高。由于TensorFlow底层实现主要基于C它的计算性能会高于PyTorch。所以对于要求极高性能的任务TensorFlow会更好。
TensorFlow适用于需要在多种平台和设备上部署模型需要进行大规模分布式训练和优化需要使用多种工具和库进行模型开发和管理的场景。
四、pytorch覆盖率广的原因
1易用性和Python集成PyTorch提供了简洁的API易于理解和使用。它与Python的深度集成使得数据科学家和研究人员能够以他们熟悉的语言快速实验和开发模型。PyTorch的动态计算图eager execution模式使得操作直观调试简单。
2强大的功能PyTorch提供了广泛的深度学习功能包括自动微分、丰富的预训练模型、先进的张量计算等。它还支持各种模型架构如卷积神经网络CNNs、循环神经网络RNNs和生成对抗网络GANs等。
3灵活性和可定制性PyTorch允许用户从头开始构建复杂的模型结构同时也支持将现有的Python模块和函数转换为PyTorch模块。这种灵活性使得PyTorch能够适应各种研究和生产环境。
4良好的文档和教程PyTorch拥有详尽的文档和丰富的教程这对于新用户来说是非常有帮助的。这些资源指导用户如何开始使用PyTorch如何构建模型以及如何进行训练和部署。
5开源和社区驱动PyTorch是由Facebook的人工智能研究团队开发的并且作为一个开源项目发布。由于其开源性质全球的研究人员和开发者都可以贡献代码提出建议以及创建和分享模型。这种开放的生态系统促进了PyTorch的快速发展和广泛采用。
6学术界的贡献PyTorch在学术界也受欢迎。2018年后TensorFlow发展趋势放缓PyTorch出现井喷式发展远超过其他深度学习框架成为科研领域工作者的首选。许多最新的研究成果和论文都选择使用PyTorch进行实现和发布。这增强了PyTorch在学术界的地位并吸引了更多的研究人员和学生。
