tgoop.com/machinelearning_books/1127
Last Update:
PyTorch vs TensorFlow — свежий обзор по трём главным критериям: удобство, производительность и деплой.
🛠 **Удобство разработки**
- PyTorch — полностью динамический граф: код работает как обычный Python, можно дебажить без лишних танцев с бубном.
- TensorFlow начинал со статических графов (TF 1.x), но в TF 2 был сделан переход на eager execution с Keras.
⚡ Скорость и ресурсы
- В тестах PyTorch обучался ~25% быстрее и выполнял инференс до ~78% быстрее.
- TensorFlow может сокращать разрыв с XLA или TPUs, но всё зависит от тюнинга и железа.
🚀 Деплой и экосистема
- TensorFlow лидирует в продакшене: TensorFlow Lite (мобильные/IoT), TF.js (браузер), TensorFlow Serving (серверы).
- PyTorch — TorchScript, ONNX, TorchServe: отлично для серверов, но тяжелее для мобильных и встроенных устройств.
📊 Вывод
- Быстрые тесты, кастомный ресёрч → PyTorch.
- Масштабный продакшн, мобильные/браузерные клиенты → TensorFlow.
📌 Подробности
BY Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека
Share with your friend now:
tgoop.com/machinelearning_books/1127