Pytorch es esencialmente_¿Cuál es la relación entre pytorch y python?

PyTorch es esencialmente un reemplazo de Numpy con soporte para GPU y funciones avanzadas para construir y entrenar redes neuronales profundas. Si está familiarizado con Numpy, Python y los conceptos comunes de aprendizaje profundo (capa convolucional, capa recurrente, SGD, etc.), será muy fácil comenzar con PyTorch.

TensorFlow puede verse como un lenguaje de programación integrado en Python. Python compilará el código de TensorFlow que escriba en un gráfico y luego lo ejecutará el motor de ejecución de TensorFlow. He conocido a muchos novatos a quienes les molesta esta dirección indirecta adicional. Por la misma razón, TensorFlow también necesita aprender algunos conceptos adicionales, como sesiones, gráficos, alcances variables, marcadores de posición, etc.

Además, ejecutar un modelo básico requiere más código de plantilla. Por lo tanto, definitivamente lleva más tiempo comenzar con TensorFlow que con PyTorch.

Creación y depuración de gráficos

Ganador: PyTorch

La creación y ejecución de gráficos computacionales es probablemente la mayor diferencia entre los dos marcos. En PyTorch, la estructura del gráfico es dinámica, lo que significa que el gráfico se construye en tiempo de ejecución. En TensorFlow, la estructura del gráfico es estática, lo que significa que el gráfico se "compila" antes de ejecutarse.

Como ejemplo simple, en PyTorch, puedes escribir una estructura de bucle For usando la sintaxis estándar de Python.