在Linux下,PyTorch和TensorFlow有以下不同:
- 计算图:TensorFlow默认用静态计算图,2.0后支持动态图;PyTorch采用动态计算图,运行时构建,更灵活。
- API风格:TensorFlow有高层Keras API和底层API,Keras较易用;PyTorch API更接近Python原生风格,简洁直观。
- 易用性与学习曲线:PyTorch代码简洁,贴近Python习惯,学习曲线平缓,更适合初学者;TensorFlow 2.x虽简化但仍比PyTorch复杂。
- 性能:TensorFlow静态图利于大规模分布式计算和性能优化;PyTorch动态图在小型到中型项目中训练速度可能更快,但大规模场景下TensorFlow更具优势。
- 部署:TensorFlow有TensorFlow Serving等完善工具,生产部署成熟;PyTorch部署工具如TorchScript等较新,生态逐渐完善。
- 社区生态:TensorFlow社区庞大,应用广泛;PyTorch学术社区活跃,在前沿研究中占重要地位。