2019深度学习框架排行榜 (从TOP 10到TOP 3)

Pytorch官网的标题语简明地描述了Pytorch的特点以及将要发力的方向。Pytorch在学术界优势很大，关于用到深度学习模型的文章，除了Google的，其他大部分都是通过Pytorch进行实验的，究其原因，一是Pytorch库足够简单，跟NumPy，SciPy等可以无缝连接，而且基于tensor的GPU加速非常给力，二是训练网络迭代的核心-梯度的计算，Autograd架构(借鉴于Chainer)，基于Pytorch，我们可以动态地设计网络，而无需笨拙地定义静态网络图，才能去进行计算，想要对网络有任务修改，都要从头开始构建静态图。基于简单，灵活的设计，Pytorch快速成为了学术界的主流深度学习框架。

Pytorch的劣势在于模型部署，由于对其部署难度早有耳闻，我没尝试过部署Pytorch的模型，一般是在Pytorch快速的试验新的模型，确认好的效果再去找“现成的”的TensorFlow模型做简单的优化。

（编辑：我爱故事小小网_铜陵站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!