¿Se puede utilizar el modelo entrenado por pytorch en keras o tensorflow?

PyTorch es esencialmente un reemplazo de Numpy y admite GPU, tiene funciones avanzadas y puede usarse 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 visto a muchos novatos preocuparse por esta capa adicional de indirección. Es por la misma razón que TensorFlow tiene algunos conceptos adicionales que aprender, como sesiones, gráficos, alcance de variables, marcadores de posición, etc.

También se requiere más código repetitivo para ejecutar un modelo básico. Por lo tanto, el tiempo para comenzar con TensorFlow es definitivamente más largo que el de PyTorch.

Creación y depuración de gráficos

Ganador: PyTorch

La creación y ejecución de gráficos computacionales es probablemente donde los dos marcos difieren más. 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" primero y luego se ejecuta.

Para dar un ejemplo simple, en PyTorch puedes escribir una estructura de bucle for usando la sintaxis estándar de Python