Сохранение модели в PyTorch и TensorFlow имеет некоторые отличия. 15

В PyTorch для сохранения модели используется динамический вычислительный график, что позволяет определять и манипулировать им на ходу. 12 После обучения модели можно сохранить её веса и архитектуру с помощью метода save(). 2

В TensorFlow сохранение модели происходит на основе статического графика: пользователь должен сначала определить график вычислений модели, а затем запустить её. 1 TensorFlow позволяет сохранять весь график в виде буфера протокола, включая параметры и операции. 1

Кроме того, PyTorch предоставляет более интуитивный интерфейс для реализации пользовательских слоёв и оптимизаций, что может привести к повышению производительности или упрощению реализации конкретных алгоритмов. 5