PyTorch比起TensorFlow到底好用在哪里?直接关注【AI技术星球】发【123】即可带走
PyTorch中简单的图结构更容易理解,更重要的是,还更容易调试。TensorFlow设备管理唯一的缺点是,默认情况下,它会占用所有的GPU显存。也正是因为同样的原因,TensorFlow有一些额外的概念需要学习,例如会话、图、变量作用域(variable scoping)、占位符等。在PyTorch中,我发现代码需要更频繁的检查CUDA是否可用,以及更明确的设备管理。之前,斯坦福大学研究机器学习的博士生Awni Hannun,围绕PyTorch还是TensorFlow这个话题,做了一个深入的比