سایت در حال بارگذاری است ...

از این پس ورود به وبسایت پایتونی ها فقط از طریق آدرس IP ایران امکان پذیر است ! لطفا برای هرگونه دسترسی به وبسایت پایتونی ها از فیلتر شکن استفاده نکنید ! این شرکت هیچگونه فعالیتی و در فضای مجازی هیچ کدام از پلت فرم های اجتماعی ندارد و تنها منبع اصلی اصلی شرکت پایتونی های خود وبسایت پایتونی ها می باشد.

021-71053903 [email protected] تهران‌ ٬ صادقیه ٬ پاساژ گلدیس

TensorFlow و PyTorch

TensorFlow و PyTorch از محبوب ترین Framework های یادگیری عمیق است. اگر جزو آن دسته از کاربران هستید که بین دو راهی برای انتخاب یکی از این دو کتابخانه هستید، می توانید از این مقاله برای تصمیم گیری خود استفاده کنید.

PyTorch در سال 2016 توسط محققان هوش مصنوعی Facebook ساخته و طراحی شده است. این کتابخانه در درجه اول در پایتون مورد استفاده قرار می گیرد ولی دارای رابط های ++C هم می باشد.

برنامه نویسان پایتون به دلیل سبک برنامه نویسی Pythonic این کتابخانه علاقمند به استفاده از آن هستند. در واقع PyTorch به آرامی وارد اکوسیستم یادگیری ماشین شده است.

TensorFlow یا همان TF در بسیاری از زبانهای برنامه نویسی دارای ربط است. TensorFlow یا به اختصار tf یک کتابخانه نرم افزار open source است. کتابخانه ای مناسب برای محاسبات عددی با کارایی بالا است. معماری انعطاف پذیر این کتابخانه امکان اجرای آن روی انواع سیستم عامل ها مثل (CPU, GPU, TPU ) از دسکتاپ تا سرورهای خوشه ای موبایل فراهم می کند.

بهترین راه برای مقایسه TensorFlow و PyTorch دانستن نقاط قوت و ضعف هر دو کتابخانه است.

نقاط قوت TensorFlow:

  • API سطح بالا
  • برای debug از ابزار Tensor board visualization  استفاده می شود.
  • پشتیبانی آسان از موبایل
  • کتابخانه open source
  • مستندات و پشتیبانی عالی
  • تعداد زیاد کاربرانی که در GitHub از این کتابخانه استفاده می کنند.

نقاط ضعف TensorFlow:

  • گراف استاتیک
  • به دلیل ساختار منحصر به فردی که دارد اشکال زدایی (debug) دشوار است.
  • ایجاد تغییرات سریع دشوار است.

نقاط قوت PyTorch:

  • برنامه نویسی پایتون مانند.
  • ویرایش سریع و آسان
  • مستندات خوب و جامع
  • تعداد زیاد پروژه هایی که از این کتابخانه استفاده می کنند.
  • کتابخانه open source

نقاط ضعف PyTorch:

  • جدید است و هنوز کابران زیادی از آن استفاده نمی کنند.
  • کامل نبودن آموزش ها بخاطر جدید بودن کتابخانه

pytorch vs tensorflow

تفاوت های بین TensorFlow و PyTorch

ویژگی هاTensorFlowPyTorch  
کتابخانهیک کتابخانه با ماهیت open source است.یک framework با ماهیت open source است.
تولید کنندهاین کتابخانه توسط تیم Google brain ساخته شده است.این کتابخانه توسط تیم هوش مصنوعی  Facebook طراحی شده است.
سازگاری با زبان های برنامه نویسی C, C++, Javaبر مبنای زبان پایتون است.
ویژگی هاچارچوب برای آموزش به ماشین در مورد بسیاری از مسائل محاسباتی است.برای ساخت شبکه های عصبی و زبان طبیعی است.
APIهم برای API سطح پایین و هم سطح بالا استفاده می شود.برای API سطح پایین استفاده می شود.
معماریمعماری کمی پیچیده ای دارد که می تواند کمی فهمیدن آن دشوار باشد.معماری کاملا پیچیده ای دارد که می تواند تا حدودی برای افراد مبتدی دشوار باشد.
مستندهامستندات عالی دارد.مستندات خوبی دارد اما نیاز به بهبود دارد.
سرعتسرعت خوب و کارایی مناسب.سرعت خوب و کارایی مناسب.
محبوبیتمحبوبیت بیشتری دارد اما اجازه سفارشی سازی را به کاربر نمی دهد.در مقایسه با   جوان تر است و اجازه سفارشی سازی را به کاربر می دهد.
پروژه هاMagenta, Sonnet, LudwigCheXNet, PYRO, Horizon

کدام framework را انتخاب کنیم؟(TensorFlow و PyTorch)

هیچ قاعده کلی برای انتخاب framework وجود ندارد. اگر شما یک برنامه نویس پایتون هستید. می خواهید یک مدل را فقط برای خودتان بسازید یا کار تحقیقاتی انجام دهید PyTorch یک انتخاب خوب است.

اما اگر برنامه ای که می خواهید بنویسید یک برنامه برای استفاده عمومی است بهتر است از TensorFlow استفاده کنید.

کتابخانه TensorFlow

کتابخانه PyTorch

کتابخانه Keras

مقایسه TensorFlow و Keras

مقایسه PyTorch و Keras

دیگر کتابخانه های پایتون

مطالعه بیشتر

maryam keshvari

31 مطلب منتشر شده

کارشناسی ارشد فناوری اطلاعات علاقمند به زبان برنامه نویسی python و هوش مصنوعی

درباره این مطلب نظر دهید !

مطالب زیرا حتما بخوانید ...

Regression

Regression

2
دقیـقه مطالعه
ادامه ...