pytorch和tensorflow的区别

pytorch和tensorflow的区别有：1、运算模式不同；2、使用对象不同；3、灵活性不同；4、计算速度不同；5、依赖库不同；6、数据加载不同；7、设备管理不同。二者虽然都是常用框架，但是pytorch是动态框架，而tensorflow是静态框架。

1、运算模式不同

pytorch：动态框架，在运算过程中会根据不同的数值按照最优方式进行合理安排。

tensorflow：静态框架，就是只需要建构一个tensorflow的计算图，然后才能够将不同的数据输入进去，进行运算，这世界上就带来了一个非常严重的问题，那就是计算的流程处于固定状态，这种不灵活的运算方式，必然会导致在结算结果上效率比较低下。

从运算过程的区别来看，pytorch的优势比较明显。

2、使用对象不同

pytorch：相对来说更能够在短时间内建立结果和方案更适合于计算机程序爱好者或者是小规模项目，包括研究人员。

tensorflow：更适合在大范围内进行操作，尤其是对于跨台或者是在实现嵌入式部署的时候更具优势。

3、灵活性不同

pytorch：动态计算图，数据参数在CPU与GPU之间迁移十分灵活，调试简便。

tensorflow：静态计算图，数据参数在CPU与GPU之间迁移麻烦，调试麻烦。

4、计算速度不同

同等条件下：

tensorflow 在CPU上运行速度比 pytorch 快；

tensorflow 在GPU上运行速度和 pytorch 差不多。

5、依赖库不同

pytorch：正在扩充，未来和tensorflow应该差别不大。

tensorflow：支持更多库函数，比如图像数据预处理方式会更多。

6、数据加载不同

pytorch：API整体设计粗糙，但加载数据的API设计很友好。加载数据的接口由一个数据集、一个取样器和一个数据加载器构成。

tensorflow：API设计庞大，使用有技巧，但有时候不能直接把数据加载进TensorFlow。

7、设备管理不同

pytorch：需要明确启用的设备。

tensorflow：不需要手动调整，简单。

拓展阅读

PyTorch

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。

2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。

TensorFlow

TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。

Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。

TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口（Application Programming Interface, API）。自2015年11月9日起，TensorFlow依据阿帕奇授权协议（Apache 2.0 open source license）开放源代码。