深度解析Python深度学习框架的对比
发布时间:2019-03-08 16:46:54 所属栏目:经验 来源:大数据资讯平台
导读:从PyTorch到Mxnet ,对比这些Python深度学习框架。选择什么深度学习框架一直是开发者非常关心的一个话题,而且深度学习框架之间的「战争」也越来越激烈。随着 Python 逐渐成为机器学习社区最受欢迎的语言,支持 Python 的深度学习框架的性能也值得关注。In
概述:刚刚放出一段时间,PyTorch 就已经是我们 Python 深度学习框架列表中的一个新的成员了。它是从 Lua 的 Torch 库到 Python 的松散端口,由于它由 Facebook 的 人工智能研究团队(Artificial Intelligence Research team (FAIR))支持且因为它用于处理动态计算图(Theano,TensorFlow 或者其他衍生品没有的特性,编译者注:现在 TensorFlow 好像支持动态计算图),它变得非常的有名。PyTorch 在 Python 深度学习生态系统将扮演怎样的角色还不得而知,但所有的迹象都表明,PyTorch 是我们列表中其他框架的一个非常棒的选择。 优点: 来自 Facebook 组织的支持 完全地对动态图的支持 高级和低级 API 的混合 缺点: 比其他选择,PyTorch 还不太成熟 【编辑推荐】
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