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耿为华,一山不容二虎,TensorFlow与PyTorch谁将笑到最后?-雷火电竞亚洲

admin 雷火电竞 2019-05-22 255 0

谁没有传闻FB的PyTorch和谷歌的TensorFlow之间的争斗? 本文是来自国外Kirill Dubovikov写的一篇很棒的文章,快速揭秘这2种结构抵触与竞赛的本源。

竞赛的中心是两个结构的类似性太强。 两个结构有哪些类似点?

1.是用于高功能数值核算的开源库

2.得到大型科技公司的支撑

3.具有强壮而活跃的支撑社区

4.是根据Python的

5.运用图表来表明数据和操作的流程

6.有具体记载

考虑到所有这些要素,咱们可以说,在其中一个结构中创立的简直任何东西都可以以类似的本钱在另一个结构中仿制。 因而,问题就在于此。

你应该运用哪个结构? 每个社区之间的首要差异是什么?

在/ Data,咱们不断查询开发者社区,以盯梢并猜测不同技术范畴的未来趋势。特别是关于机器学习而言,这种竞赛至关重要。普遍存在的结构(如果有的话)将对机器学习社区在未来几年将采纳的途径发生巨大影响。

考虑到这一点,咱们问询开发人员,他们说他们参加了数据科学(DS)或机器学习(ML)他们正在运用的两个结构中的哪一个,他们怎么运用它们,以及他们在专业范畴做了什么。

TensorFlow赢得了竞赛,但PyTorch是在同一个操控台上玩吗?

在参加ML或DS的3,000名开发人员中,咱们看到43%的人运用PyTorch或TensorFlow。

这43%不是在两个结构之间平均分配的。 TensorFlow比PyTorch大3.4倍。一共86%的ML开发人员和数据科学家表明他们现在正在运用TensorFlow,而只要11%的人运用PyTorch。

此外,PyTorch还有超越50%的社区运用TensorFlow。另一方面,只要15%的TensorFlow社区也运用PyTorch。看起来像TensorFlow是有必要的,但PyTorch是一个不错的挑选。

谁在运用PyTorch以及谁正在运用TensorFlow? 每个结构最常用的是什么?

以下是其他异乎寻常的东西:

这是决定性的。与PyTorch比较,TensorFlow正在出产中运用,而且很可能布置到云中,因为TensorFlow用户的后端体会显着更高(4.8年与PyTorch用户的3.8比较)。

与PyTorch比较,它的社区由更多专业机器学习开发人员(28%),软件架构师(26%)和公司内部程序员(58%)组成。这很可能是因为Google要点重视经过比如Tensorflow服务等API进行布置,这已经成为许多开发人员在测验将数据产品面向出产环境时选用TensorFlow的要害动力。

另一方面,PyTorch比TensorFlow更多地用于数据剖析和事务环境中的特别模型(10%)。在PyTorch社区中,有更多的Python开发人员(即运用Python作为首要言语的开发人员)从事Web应用程序(46%)。

此外,这种Pythonic结构的多功能性使研究人员可以测验简直没有冲突的主意,因而,它是最先进的顶级解决方案的首选结构。

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