Hay varias bibliotecas de aprendizaje profundo, pero las dos bibliotecas más famosas son PyTorch y Tensorflow. Aunque ambas son bibliotecas de código abierto, en algún momento se vuelve difícil descubrir la diferencia entre las dos. Se utilizan ampliamente en el código comercial y la investigación académica.
PyTorch:
Es una biblioteca de código abierto utilizada en el aprendizaje automático. Fue desarrollado por Facebook y se lanzó al público por primera vez en 2016. Es imperativo, lo que significa que se ejecuta de inmediato y el usuario puede verificar si funciona o no antes de escribir el código completo. Podemos escribir una parte del código y verificarlo en tiempo real, está integrado en una implementación basada en Python para proporcionar compatibilidad como una plataforma de aprendizaje profundo. Ganó usuarios rápidamente debido a su interfaz fácil de usar, lo que hizo que el equipo de Tensorflow adquiriera sus funciones populares en Tensorflow 2.0.
TensorFlow:
Al igual que PyTorch, también es una biblioteca de código abierto utilizada en el aprendizaje automático. Fue desarrollado por Google y fue lanzado en 2015. Su propio nombre expresa cómo puedes realizar y organizar tareas sobre datos. La producción y la investigación son los principales usos de Tensorflow. Las redes neuronales utilizan principalmente Tensorflow para desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático.
PyTorch V/S TensorFlow
| S.No | Pytorch | TensorFlow |
|---|---|---|
| 1 | Fue desarrollado por Facebook | Fue desarrollado por Google |
| 2 | Fue hecho usando la biblioteca Torch. | Se implementó en Theano, que es una biblioteca de Python. |
| 3 | Funciona en un concepto de gráfico dinámico. | Cree en un concepto de gráfico estático. |
| 4 | Pytorch tiene menos funciones en comparación con Tensorflow. | Tiene una funcionalidad de nivel superior y proporciona un amplio espectro de opciones para trabajar. |
| 5 | Pytorch usa una API simple que ahorra todo el peso del modelo. | Tiene una gran ventaja que el gráfico completo se puede guardar como búfer de protocolo. |
| 6 | Es comparativamente menos compatible con las implementaciones. | Es más compatible con implementaciones integradas y móviles en comparación con Pytorch. |
| 7 | Tiene una comunidad más pequeña. | Tiene una comunidad más grande. |
| 8 | Es fácil de aprender y entender. | Es comparativamente difícil de aprender. |
| 9 | Requiere que el usuario almacene todo en el dispositivo. | La configuración predeterminada está bien definida en Tensorflow. |
| 10 | Tiene un proceso computacional dinámico. | Requiere el uso de la herramienta de depuración. |
| 11 | Algunas de sus funcionalidades o librerías son: PYRO , Horizon , CheXNet , etc. | Algunas de sus características o bibliotecas son: Sonnet , Ludwig , Magenta , etc. |
Conclusión
No se puede decir que una librería sea buena y otra mala, ambas son frameworks muy útiles y se usan a gran escala. Ambas son bibliotecas de aprendizaje automático que se utilizan para realizar diversas tareas. Tensorflow es una herramienta útil con capacidades de depuración y visualización. También guarda el gráfico como un búfer de protocolo. Por otro lado, Pytorch sigue cobrando impulso y tentando a los desarrolladores de python debido a su uso amigable. En pocas palabras, Tensorflow se usa para automatizar las cosas más rápido y crear productos relacionados con la inteligencia artificial, mientras que los desarrolladores que están más orientados a la investigación prefieren usar Pytorch.
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por amansinghal2002 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA