我们的团队一直在使用和欣赏PyTorch机器学习框架,一些团队更喜欢PyTorchTensorFlow.PyTorch公开了TensorFlow隐藏的ML的内部工作,使其更容易调试,并包含程序员熟悉的结构,如循环和动作。最近的版本提高了PyTorch的性能,我们已经在生产项目中成功地使用了它。
PyTorch是完全重写的吗火炬从Lua到Python的机器学习框架。虽然与之相比还很新,不成熟Tensorflow在美国,程序员发现使用PyTorch要容易得多。由于其面向对象和本机Python实现,模型可以更清楚、更简洁地表达,并在执行过程中进行调试。虽然最近出现了许多这样的框架,但PyTorch得到了Facebook和广泛的合作组织的支持,包括英伟达(NVIDIA),这应该会确保CUDA架构的持续支持。188bet宝金博app下载ThoughtWorks团队发现PyTorch对实验和开发模型很有用,但仍然依赖TensorFlow的性能进行生产规模的培训和分类。
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