pytorch模型部署方案PyTorch和Gluon有什么區(qū)別？-創(chuàng)新互聯(lián)

PyTorch和Gluon有什么區(qū)別？?jī)烧叨际巧疃葘W(xué)習(xí)平臺(tái)，可用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN等深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建、訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。

首先，不同的公司提供支持。Python來(lái)自Facebook，glion來(lái)自Amazon。

創(chuàng)新互聯(lián)建站主要業(yè)務(wù)有網(wǎng)站營(yíng)銷(xiāo)策劃、網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、微信公眾號(hào)開(kāi)發(fā)、小程序開(kāi)發(fā)、H5頁(yè)面制作、程序開(kāi)發(fā)等業(yè)務(wù)。一次合作終身朋友，是我們奉行的宗旨；我們不僅僅把客戶(hù)當(dāng)客戶(hù)，還把客戶(hù)視為我們的合作伙伴，在開(kāi)展業(yè)務(wù)的過(guò)程中，公司還積累了豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、營(yíng)銷(xiāo)型網(wǎng)站資源和合作伙伴關(guān)系資源，并逐漸建立起規(guī)范的客戶(hù)服務(wù)和保障體系。 

那么，類(lèi)型定位就不同了。如果詳細(xì)劃分，Python是一個(gè)靈活的后端深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，tensorflow和mxnet被視為一種類(lèi)型，glion是一個(gè)高度集成的前端平臺(tái)，keras是一種類(lèi)型。也就是說(shuō)，glion的一個(gè)函數(shù)或?qū)ο蠹闪薽xnet的多個(gè)功能，glion的一個(gè)命令就可以完成mxnet的開(kāi)發(fā)，就像keras使用tensorflow作為后端一樣，keras高度集成了這些后端平臺(tái)的功能。

其次，編程方法，Python是基于命令編程的，簡(jiǎn)單但速度有限，glion結(jié)合了符號(hào)編程和命令編程，既快又簡(jiǎn)單。

最后，靈活性。Python的集成度沒(méi)有g(shù)lion那么高，所以它是高度可定制的。膠子的集成度太高，靈活性有限。

運(yùn)行pytorch需要什么配置的電腦？

運(yùn)行Python只需要很少的環(huán)境。您只需要安裝一個(gè)Python解釋器。

所以

1。處理器i5i7正常。代數(shù)越高越好。

python在人工智能領(lǐng)域，主要是完成什么任務(wù)？

3。顯卡有不同的看法。最好是玩游戲和深入學(xué)習(xí)。日常辦公要求不多。

面對(duì)Tensorflow，為何我選擇PyTorch？

謝謝

！1.人工智能，簡(jiǎn)稱(chēng)AI。作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它試圖理解智能的本質(zhì)，并產(chǎn)生一種新的智能機(jī)器，這種機(jī)器能夠以類(lèi)似于人類(lèi)智能的方式做出反應(yīng)。該領(lǐng)域的研究?jī)?nèi)容包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)。隨著人工智能理論和技術(shù)的日益成熟，其應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大。人工智能的科技產(chǎn)品已經(jīng)取代了人類(lèi)的勞動(dòng)，并有可能在未來(lái)超越人類(lèi)的智能。

2.Python是一種編程語(yǔ)言。在人工智能領(lǐng)域，它比其他編程語(yǔ)言有更多的優(yōu)勢(shì)。在當(dāng)今人工智能時(shí)代，如果你想學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)，python編程語(yǔ)言是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

spanstyle="text-decoration:underline">先來(lái)說(shuō)說(shuō)pytorch劣勢(shì)。自從其被發(fā)布以來(lái)pytorch更多被用于學(xué)術(shù)界而不是工業(yè)界的實(shí)際生產(chǎn)，主要是因?yàn)樗粔虺墒?、很多接口不太穩(wěn)定，加上其全面性也不夠，tensorflow目前仍然有很多pytorch不支持的功能，比如快速傅里葉變換，但這一點(diǎn)劣勢(shì)會(huì)隨著pytorch的發(fā)展而逐漸減小。除此此外，相比于tensorflow的容易各處部署的靜態(tài)圖（這一點(diǎn)遠(yuǎn)勝于很多框架），以python優(yōu)先的深度學(xué)習(xí)框架pytorch在部署到其他產(chǎn)品會(huì)很不方便。

優(yōu)勢(shì)先從上手時(shí)間開(kāi)始說(shuō)，雖然在2015年發(fā)布之后tensorflow多方受寵，但是和theano一樣，tensorflow使用的是靜態(tài)計(jì)算圖，對(duì)于新手來(lái)說(shuō)有過(guò)多需要新學(xué)習(xí)的概念，這導(dǎo)致了不管是入門(mén)還是搭建，使用tensorflow都比pytorch困難。而在2017年pytorch被團(tuán)隊(duì)開(kāi)源的主要原因之一也是讓建立深度學(xué)習(xí)模型更加簡(jiǎn)單，這讓它發(fā)展十分迅猛。在數(shù)據(jù)加載上，pytorch加載數(shù)據(jù)的API簡(jiǎn)單高效，其面向?qū)ο蟮腁PI源自于porch（也是keras的設(shè)計(jì)起源），比tensorflow難學(xué)的API友好很多，使用戶(hù)可以將重點(diǎn)放在實(shí)現(xiàn)自己的想法，而不是被框架本身束縛住。

速度上，pytorch并沒(méi)有為了靈活性而放棄速度，雖然運(yùn)行速度和程序員水平密切相關(guān)，但pytorch在相同情況下常有可能勝于其他框架的速度。另外，如果追求自定義拓展，pytorch也會(huì)是選，因?yàn)殡m然二者的構(gòu)建和綁定有一定的相似點(diǎn)，但是tensorflow在拓展時(shí)會(huì)需要很多樣板代碼，但pytorch只用編寫(xiě)接口和實(shí)現(xiàn)。

讓我們從Python的缺點(diǎn)開(kāi)始。python自發(fā)布以來(lái)，在學(xué)術(shù)界實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用比工業(yè)界多，主要原因是它不夠成熟，很多接口不穩(wěn)定，綜合性不夠。Tensorflow仍有許多Python不支持的功能，如快速傅立葉變換，但隨著Python的發(fā)展，這一缺點(diǎn)將逐漸減少。另外，與tensorflow的靜態(tài)圖相比，tensorflow的靜態(tài)圖很容易部署到任何地方（這比許多框架都要好得多），Python的深度學(xué)習(xí)框架比Python更先進(jìn)，部署到其他產(chǎn)品上會(huì)非常不方便。

優(yōu)勢(shì)從一開(kāi)始就有。盡管tensorflow自2015年發(fā)布以來(lái)受到了許多方面的青睞，比如theano，但tensorflow使用的是靜態(tài)計(jì)算圖。對(duì)于新手來(lái)說(shuō)，有太多的新概念需要學(xué)習(xí)。因此，無(wú)論如何開(kāi)始或構(gòu)建，使用tensorflow都比python更困難。2017年，Python被團(tuán)隊(duì)開(kāi)放源碼的一個(gè)主要原因是更容易構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，這使得Python發(fā)展非常迅速。在數(shù)據(jù)加載方面，Python用于加載數(shù)據(jù)的API簡(jiǎn)單高效。它的面向?qū)ο驛PI來(lái)自于porch（這也是keras的設(shè)計(jì)起源），它比tensorflow的困難API友好得多。用戶(hù)可以專(zhuān)注于實(shí)現(xiàn)自己的想法，而不是被框架本身所束縛。

在速度方面，python不會(huì)為了靈活性而放棄速度。雖然運(yùn)行速度與程序員的水平密切相關(guān)，但在相同的情況下，它可能比其他框架更好。另外，如果追求自定義擴(kuò)展，python也會(huì)是選，因?yàn)殡m然兩者的構(gòu)造和綁定有一些相似之處，但tensorflow在擴(kuò)展中需要大量的模板代碼，而只有接口和實(shí)現(xiàn)是python編寫(xiě)的。

當(dāng)前標(biāo)題：pytorch模型部署方案PyTorch和Gluon有什么區(qū)別？-創(chuàng)新互聯(lián)
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