Некоторые основные различия между PyTorch и TensorFlow:
Динамическое определение графа. neurohive.io В TensorFlow граф определяется статически перед запуском модели, а в PyTorch всё более императивно и динамично: можно определять, изменять и выполнять узлы как угодно без дополнительных интерфейсов. neurohive.io
Отладка. viso.ai Для эффективной отладки в TensorFlow требуется специальный инструмент отладчика, а для PyTorch можно использовать широко доступные инструменты отладки на Python. viso.ai
Параллелизм данных. neurohive.io В PyTorch можно добиться почти магического параллелизма данных по размеру батча, используя torch.nn.DataParallel на любом модуле. neurohive.io С другой стороны, TensorFlow позволяет делать тонкую настройку, чтобы выбрать, на каком устройстве выполнить каждую операцию. neurohive.io
Визуализация. tooploox.com Для TensorFlow есть удобная и гибкая панель TensorBoard, а для PyTorch специального инструмента визуализации нет, но есть несколько внешних инструментов. tooploox.com
Выбор между PyTorch и TensorFlow зависит от конкретных задач и предпочтений разработчика.
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.