Question: PYTORCHまたはKERASを学びますか?

しかし、PytorchはKerasより速く、より良いデバッグ機能を持っていることを忘れないでください。両方のプラットフォームは、たくさんの学習リソースを提供するのに十分なレベルの人気があります。 Kerasは再利用可能なコードとチュートリアルへの優れたアクセスを持っていますが、Pytorchは優れたコミュニティサポートとアクティブな開発を持っています。

は、より良いPytorchまたはTensorflowまたはKeras?

KerasはTensorflowの上に走ることができる高レベルのAPIです。 CNTK、そしてTheano。それはその使いやすさと構文の単純さのために賛成を得て、速い開発を促進します。 ... Pytorchは、アレイ式と直接作業に焦点を当てた低レベルのAPIです。

PYTORCHまたはTENSORFLOWを学ぶ必要がありますか?

TensorFlowとPytorchの両方に、入手するプラットフォームの開始としての利点があります。ニューラルネットワークプログラミング伝統的に、研究者やPythonの愛好家は優先されたPytorchを持っていましたが、Tensorflowは長い間、生産に使用するための大規模な深部学習モデルを構築するための好ましいオプションでした。

はTensorflow?

最後に、テンサローフローははるかに優れています生産モデルとスケーラビリティそれは製造準備ができているように作られました。一方、Pytorchは習得や軽量化が簡単で、パッションプロジェクトや迅速なプロトタイプの構築に比較的優れています。

PytorchまたはTensorflow?

はあなたの訓練と展開を簡単に訓練して展開することができますか。 Amazon SageMakerのPytorch Deep Learningモデル。

Fast?

ONNXランタイムでは、1つのNVIDIA GPUの利用可能なメモリに多くのトレーニングデータに合うように混合精度の実装も機能し、トレーニングジョブがより速く収束するのに役立ちます。それはPytorchとTensorflowの既存のトレーナーコードに統合されています。

PytorchはMKLを使用していますか?

私たちは数学の操作をするためにNumpyに頼らない。代わりに、PYTORCHとNUMPYの両方がBLAS / LAPACKライ​​ブラリ呼び出しを使用します。 ... Linalgの操作は、MKLによって提供されるBLASインターフェースを使用します。 SVD。

はonnx haster?

がわかるように、ONNX形式を使用した推論は、元のScikit-Learnモデルよりも6~7倍高速です。結果は大きく印象的になります。

ONNXが早く早くなるのはなぜですか?

ONNXランタイムでは、単一のNVIDIA GPUの利用可能なメモリでもっとトレーニングデータを適合させるための混合精度実装も機能し、トレーニングジョブが早く収束するのに役立ちます。それによって時間を節約する。それはPytorchとTensorflowの既存のトレーナーコードに統合されています。

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