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PyTorch和Gluon有什么区别?3。显卡有不同的看法。最好是玩游戏和深入学习。日常办公要求不多。
blockquote>感兴趣的可以关注一下哦,也可以关注公众号“平凡而诗意”。pytorch和gluon有相同点,也有不同点。
相同点两个多都是深度学习平台,都可以用于卷积神经网络、RNN等深度学习模型的搭建、训练、学习等工作。
不同点首先,提供支持的公司不同,pytorch是Facebook的,gluon是亚马逊的。
然后,类型定位不同,如果详细划分,pytorch是一个比较灵活的后端深度学习平台,和tensorflow、mxnet这些算是一个类型,而gluon是一个高度集成的前端平台,和keras一个类型的,也就是说,gluon的一个函数或对象集成了mxnet的多个函数,gluon的一条命令能够完成mxnet的一堆任务,就想keras以tensorflow为后端一样,keras高度集成了tensorflow这些后端平台的函数。
其次,是编程方式,pytorch是基于命令式编程,简单但速度有限,gluon结合了符号式编程和命令式编程,兼备速度和简洁。
最后,是灵活度,pytorch集成度没有gluon那么高,所以高度可定制,gluon集成度太高,所以灵活度有限。
两者都是深度学习平台,可用于卷积神经网络、RNN等深度学习模型的构建、训练和学习。
首先,不同的公司提供支持。Python来自Facebook,glion来自Amazon。
那么,类型定位就不同了。如果详细划分,Python是一个灵活的后端深度学习平台,tensorflow和mxnet被视为一种类型,glion是一个高度集成的前端平台,keras是一种类型。也就是说,glion的一个函数或对象集成了mxnet的多个功能,glion的一个命令就可以完成mxnet的开发,就像keras使用tensorflow作为后端一样,keras高度集成了这些后端平台的功能。
其次,编程方法,Python是基于命令编程的,简单但速度有限,glion结合了符号编程和命令编程,既快又简单。
最后,灵活性。Python的集成度没有glion那么高,所以它是高度可定制的。胶子的集成度太高,灵活性有限。