PyTorch 与 TensorFlow的区别分析

什么是PyTorch？

PyTorch是一个开源的深度学习框架，建立于Torch之上，底层为C++，并标榜Python First，强调其为Python 语言量身打造的，使用上就与Python项目的撰写并没有太大的差异，也能够与Python的套件相整合。作为新手入门的选项，其优势就是概念架构直观、语法简洁，轻量架构也让模型能够快速训练。

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什么是TensorFlow？

TensorFlow自从开放原始码后，就成为创建深度学习模型时使用的热门框架之一。TensorFlow之所以席卷全球，除了免费的缘故之外，也因为他相对容易上手的特点，即便是机器学习的初学者，也能够透过函式库中的数据避免从零开始建构。

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PyTorch 与 TensorFlow有什么差别？

同样作为适合新手入门人工智能领域的PyTorch与 TensorFlow，他们之间又有哪些差异呢？两派各有其支持者，相对来说PyTorch更容易上手、框架灵活，有Python背景的情况能更轻松的使用。而TensorFlow则是胜在有完整的文章框架、模型与教程，模块都被封装得相当精致，并对程序代码进行了有效的缩减。

PyTorch与 TensorFlow的差异不小，PyTorch语法较为简洁之外，主打的动态图设计也方便研究者调整及试验。TensorFlow则在计算效率上有优势，而且由于开发的早，很多应用都是以TensorFlow为主，这对产业来说，定是以实际应用为主，即便后期新框架层出不穷，但除非有极大的改变，否则难以撼动TensorFlow在产业端的应用。

编辑：黄飞