में tensorflow की रात को अपने बनाता है गूगल ने हाल ही शामिल उत्सुक मोड, पहुँच tensorflow गणना क्षमताओं के लिए एक अनिवार्य एपीआई।
टेट्राफ़्लो उत्सुक पियर्टोच की तुलना कैसे करते हैं?
तुलना को प्रभावित करने वाले कुछ पहलू निम्न हो सकते हैं:
- अपने स्थिर ग्राफ विरासत (जैसे नोड्स में नाम) के कारण उत्सुकता के फायदे और नुकसान।
- दोनों की आंतरिक सीमाएँ जो दूसरे के पास नहीं हैं।
- जिन क्षेत्रों में उनमें से एक में सुधार की आवश्यकता है (जैसे फीचर पूर्णता, कम्प्यूटेशनल अनुकूलन)।
- पारिस्थितिक तंत्र के अंतर (जैसे टेंसरबोर्ड?)।
नोट 1: यारोस्लाव बुलटोव ने उत्सुक की अच्छी विशेषताओं के बारे में एक समीक्षा लिखी ।
नोट 2: पिछले प्रश्न में , मैंने PyTorch और Tensorflow Fold के बीच तुलना का अनुरोध किया था। उस समय, मुझे यह प्रतीत हुआ कि गुना Google को समर्थन देने के कारण PyTorch का सामना कर सकता है। मैं बहुत गलत था: अंत में, Google ने एगर के पक्ष में गुना छोड़ दिया । मैं समझता हूं कि यह सामान्य टेंसोफ़्लो एपीआई में आंतरिक सीमाओं के कारण था जिसने फोल्ड को बहुत अनुकूल नहीं बनाया, जिसने इसके अपनाने को विवश किया।
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मेरे लिए, सबसे बड़ा अंतर यह है कि पाइटोर कोड कोड को पढ़ना और समझना बहुत आसान है। यदि मेरे पास कार्यान्वयन के संबंध में कोई विशिष्ट प्रश्न है, तो यह सही में गोता लगाने में आसान है। मुझे बिल्कुल पता नहीं है कि हुड के नीचे टेंसरफ़्लो क्या कर रहा है।
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लुइस टी