各位老鐵們，大家好，今天由我來(lái)為大家分享tensorflow和pytorch，以及學(xué)pytorch前需要懂python嗎的相關(guān)問題知識(shí)，希望對(duì)大家有所幫助。如果可以幫助到大家，還望關(guān)注收藏下本站，您的支持是我們最大的動(dòng)力，謝謝大家了哈，下面我們開始吧！
scikit-learn, tensorflow, pytorch真的只需要查下API, 不需要學(xué)嗎
學(xué)還是要學(xué)的，看你要達(dá)到什么層次。
工具出現(xiàn)的目的本質(zhì)是降低門檻，降低使用時(shí)的成本，并不是說你不需要掌握原理，使用是很低層次的，天花板很低。
如果想要把機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)學(xué)深并且經(jīng)過運(yùn)用，得學(xué)習(xí)原理。
如何學(xué)習(xí)tensorflow
tensorflow是目前非常流行的基于Python的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，先要學(xué)一些python基礎(chǔ)，如果沒有學(xué)過python，可以先找一些python入門的教程來(lái)學(xué)習(xí)，了解一些基礎(chǔ)的語(yǔ)法，能編寫和運(yùn)行簡(jiǎn)單的python程序即可；
tensorflow的網(wǎng)上教程很多的，官方網(wǎng)站上就有免費(fèi)教程：https://tensorflow.google.cn/resources/learn-ml
https://tensorflow.google.cn/tutorials/
如果您想找老師輔導(dǎo)您學(xué)習(xí)tensorflow，可以報(bào)名一些收費(fèi)的tensorflow網(wǎng)絡(luò)課程來(lái)學(xué)習(xí)。
Pytorch是什么公司
Pytorch是torch的python版本，是由Facebook開源的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，專門針對(duì)GPU加速的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）編程。
Torch是一個(gè)經(jīng)典的對(duì)多維矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行操作的張量（tensor）庫(kù)，在機(jī)器學(xué)習(xí)和其他數(shù)學(xué)密集型應(yīng)用有廣泛應(yīng)用。
與Tensorflow的靜態(tài)計(jì)算圖不同，pytorch的計(jì)算圖是動(dòng)態(tài)的，可以根據(jù)計(jì)算需要實(shí)時(shí)改變計(jì)算圖。但由于Torch語(yǔ)言采用Lua，導(dǎo)致在國(guó)內(nèi)一直很小眾，并逐漸被支持Python的Tensorflow搶走用戶。
TensorFlow與PyTorch之間有何不同
實(shí)現(xiàn)方式：符號(hào)式編程vs命令式編程
tensorflow是純符號(hào)式編程，而pytorch是命令式編程。
命令式編程優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)方便，缺點(diǎn)是運(yùn)行效率低。
符號(hào)式編程通常是在計(jì)算流程完全定義好后才被執(zhí)行，因此效率更高，但缺點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜。
圖的定義：動(dòng)態(tài)定義vs靜態(tài)定義
兩個(gè)框架都是在張量上進(jìn)行運(yùn)算，但是卻存在著很大的差別。
TensorFlow遵循"數(shù)據(jù)即代碼，代碼即數(shù)據(jù)"的理念，可以在運(yùn)行之前靜態(tài)的定義圖，然后調(diào)用session來(lái)執(zhí)行圖。
pytorch中圖的定義是動(dòng)態(tài)化的，可以隨時(shí)定義、隨時(shí)更改、隨時(shí)執(zhí)行節(jié)點(diǎn)。
因此相對(duì)而言，pytorch更加靈活，更加方便調(diào)試。
ai builder使用什么框架
Builder是微軟提供的一種低代碼平臺(tái)，用于創(chuàng)建和部署自定義的AI模型。AIBuilder使用了多種框架和技術(shù)，包括深度學(xué)習(xí)框架如TensorFlow和PyTorch，以及自然語(yǔ)言處理框架如SpaCy和NLTK。此外，AIBuilder還利用了微軟的認(rèn)知服務(wù)和Azure云平臺(tái)，以提供強(qiáng)大的AI功能和可擴(kuò)展性。總之，AIBuilder是一個(gè)綜合性的AI開發(fā)平臺(tái)，利用了多種框架和技術(shù)來(lái)支持各種AI應(yīng)用的開發(fā)和部署。
Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學(xué)習(xí)框架
如果想盡可能快速并且以少量的代碼建立并測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，keras是最快速的，SequentialAPI和Model的功能十分強(qiáng)大。并且keras的設(shè)計(jì)十分用戶友好，以數(shù)據(jù)輸入輸為例，對(duì)比keras簡(jiǎn)單的操作，tensorflow解碼編碼的構(gòu)建過程特別繁雜（尤其對(duì)于初學(xué)者來(lái)說，大量的記憶過程上手非常痛苦）。除此之外，keras將模塊化作為設(shè)計(jì)原則之一，使用者可以各按所需進(jìn)行組合。如果只是想快速地搭建常見的模型來(lái)實(shí)現(xiàn)自己的想法，keras可以作為首選。
但是，keras在封裝后會(huì)變得很不靈活，并且加上它本身速度也比較慢，如果是高度封裝，前面提到的缺點(diǎn)會(huì)更加明顯，除了一些對(duì)速度要求很低的工業(yè)應(yīng)用，tensorflow會(huì)因?yàn)楦咚俣贿x擇
如果在驗(yàn)證自己想法的時(shí)候，不想用既有的設(shè)定而是想要自己定義損失函數(shù)、測(cè)度、層數(shù)等等，相比keras，tensorflow提供了更多個(gè)性的空間。此外，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制力度的大小會(huì)很大程度決定對(duì)網(wǎng)絡(luò)的理解和優(yōu)化工作，而keras種提供的權(quán)限很少，tensorflow相反給了更多操控權(quán)，比如對(duì)多個(gè)變量中的某一變量是否進(jìn)行訓(xùn)練、對(duì)梯度進(jìn)行操作(以獲取訓(xùn)練的進(jìn)展)等等。
雖然二者都提供深度學(xué)習(xí)模型通常所需的功能性，但是，如果使用者還追求一些更高階的功能性的選擇，像是進(jìn)行特殊種類模型的研究，就要求諸tensorflow了。比如，如果想要運(yùn)算加速，可以使用tensorflow的線程功能，多線程實(shí)行同一對(duì)話。另外，它還提供調(diào)試器的功能，對(duì)推斷bug和加速運(yùn)算都有幫助。
關(guān)于tensorflow和pytorch的內(nèi)容到此結(jié)束，希望對(duì)大家有所幫助。
