时间:2021-05-18
pytorch是一个动态的框架,而TensorFlow是一个静态的框架。
框架(framework),建筑学概念名词,是由梁和柱组成的能承受垂直和水平荷载的结构,用于帮助解决或者处理复杂的问题。框架具有约束性和支撑性,主要要用于工业与民用建筑物的承重骨架,桥梁构架或工程构筑物等机械结构。
框架(Framework)是整个或部分系统的可重用设计,表现为一组抽象构件及构件实例间交互的方法;另一种定义认为,框架是可被应用开发者定制的应用骨架。前者是从应用方面而后者是从目的方面给出的定义。
可以说,一个框架是一个可复用的设计构件,它规定了应用的体系结构,阐明了整个设计、协作构件之间的依赖关系、责任分配和控制流程,表现为一组抽象类以及其实例之间协作的方法,它为构件复用提供了上下文(Context)关系。因此构件库的大规模重用也需要框架。
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动态图和静态图目前神经网络框架分为静态图框架和动态图框架,PyTorch和TensorFlow、Caffe等框架最大的区别就是他们拥有不同的计算图表现形式。Te
Pytorch官方目前无法像tensorflow,caffe那样直接给出shape信息,详见https://github.com/pytorch/pytorch
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使用Pytorch来编写神经网络具有很多优势,比起Tensorflow,我认为Pytorch更加简单,结构更加清晰。希望通过实战几个Pytorch的例子,让大家