Trận chiến: TensorFlow vs Pytorch


Dương Liên Hoa
8 tháng trước
Hữu ích 9 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 6328

Ai chưa nghe về trận chiến giữa PyTorch của Facebook và TensorFlow của Google ? Một tìm kiếm nhanh sẽ tiết lộ cường độ của cuộc đụng độ khung này. Đây là một bài viết tuyệt vời của Kirill Dubovikov .

Tại cốt lõi của nó, cuộc đấu tay đôi được thúc đẩy bởi sự giống nhau của hai khung. Cả hai khung:

  • Là các thư viện mã nguồn mở để tính toán số hiệu năng cao
  • Được hỗ trợ bởi các công ty công nghệ lớn
  • Có cộng đồng hỗ trợ mạnh mẽ và tích cực
  • Dựa trên Python
  • Sử dụng biểu đồ để thể hiện luồng dữ liệu và hoạt động
  • Tài liệu tốt

Nếu tính tất cả những điều này, chúng ta có thể nói rằng hầu hết mọi thứ được tạo ra trong một trong các khung có thể được sao chép trong một khung khác với chi phí tương tự. Do đó, câu hỏi đứng.

Bạn nên sử dụng khuôn khổ nào? Sự khác biệt chính giữa mỗi cộng đồng là gì?

Tại / Dữ liệu , chúng tôi liên tục khảo sát cộng đồng nhà phát triển để theo dõi các xu hướng và dự đoán tương lai của các lĩnh vực công nghệ khác nhau. Đối với học máy, đặc biệt, cuộc đụng độ này là rất quan trọng. Khuôn khổ thịnh hành, nếu có, sẽ có tác động rất lớn đến con đường mà cộng đồng máy học sẽ đi trong những năm tới.

Với suy nghĩ này, chúng tôi đã hỏi các nhà phát triển nói rằng họ có liên quan đến khoa học dữ liệu (DS) hoặc máy học (ML) trong số hai khung công tác họ đang sử dụng, cách họ sử dụng chúng và những gì họ làm trong chuyên môn của họ đời sống.

TensorFlow đang thắng trò chơi, nhưng PyTorch có chơi trên cùng một bảng điều khiển không?

Từ 3.000 nhà phát triển liên quan đến ML hoặc DS, chúng tôi đã thấy rằng 43 phần trăm  trong số họ sử dụng PyTorch hoặc TensorFlow.

43 phần trăm này không được phân phối đồng đều giữa hai khung. TensorFlow lớn hơn PyTorch 3,4 lần. Tổng cộng có 86 phần trăm các nhà phát triển ML và nhà khoa học dữ liệu cho biết họ hiện đang sử dụng TensorFlow, trong khi chỉ có 11 phần trăm đang sử dụng PyTorch.

Hơn nữa, PyTorch có hơn 50 phần trăm cộng đồng của mình cũng sử dụng TensorFlow. Mặt khác, chỉ có 15 phần trăm của cộng đồng TensorFlow cũng sử dụng PyTorch. Có vẻ như TensorFlow là phải, nhưng PyTorch là một thứ tốt đẹp để có.

Ai đang sử dụng PyTorch và ai đang sử dụng TensorFlow? Mỗi khung được sử dụng nhiều nhất là gì?

Dưới đây là những điều thực sự nổi bật so với phần còn lại:

Đó là kết luận. So với PyTorch, TensorFlow đang được sử dụng trong sản xuất và có lẽ được triển khai trên đám mây theo ngụ ý về trải nghiệm phụ trợ cao hơn đáng kể của người dùng TensorFlow (4,8 năm so với 3,8 người dùng PyTorch). So với PyTorch, cộng đồng của nó bao gồm nhiều nhà phát triển máy học chuyên nghiệp (28%), kiến ​​trúc sư phần mềm (26%) và lập trình viên trong một công ty (58%). Điều này rất có thể là do Google tập trung vào việc triển khai thông qua các API như phục vụ Tensorflow , đã trở thành động lực chính cho việc áp dụng TensorFlow cho nhiều nhà phát triển đang cố gắng đẩy sản phẩm dữ liệu vào môi trường sản xuất.

Mặt khác, PyTorch đang được sử dụng nhiều hơn TensorFlow để phân tích dữ liệu và mô hình đặc biệt trong bối cảnh kinh doanh (10 phần trăm). Trong cộng đồng PyTorch, có nhiều nhà phát triển đầu tiên của Python (tức là các nhà phát triển sử dụng Python làm ngôn ngữ chính), những người làm việc trên các ứng dụng web (46%). Hơn nữa, tính linh hoạt của khung Pythonic này cho phép các nhà nghiên cứu thử nghiệm các ý tưởng với độ ma sát gần như bằng không và do đó, đó là khuôn khổ cho các giải pháp tiên tiến nhất.

Quan tâm đến những hiểu biết sâu sắc hơn về các nhà phát triển máy học và nhà khoa học dữ liệu? Hãy liên lạc !

Hữu ích 9 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 6328