Diferencia entre PyTorch y TensorFlow

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

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