PyTorch起步之初就迎合了大量开发者的需求与习惯，逐渐成长为与TensorFlow并列最受欢迎的两大AI框架之一。 框架战争：PyTorch崛起和TensorFlow的衰退 ...

我们以 Python 中的 3 个主要深度学习框架——TensorFlow、PyTorch 和 Jax 为例进行比较。 这些框架虽然不同，但有两个共同点： ...

Keras Core 的第三个特点是与 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 中的本地工作流无缝集成。与 Keras 1.0 不同，Keras Core 不只是针对以 Keras 为中心的工作流， 还意味 ...

This PyTorch vs TensorFlow guide will provide more insight into both but each offers a powerful platform for designing and deploying machine learning models.

Keras 3 在 JAX 和 PyTorch 中提供了与 tf.keras 在 TensorFlow 中相同程度的低级实现灵活性。 预训练模型。 你现在可以 在 Keras 3 中使用各种预训练模型。

TensorFlow客户群体更广泛 对比TensorFlow和PyTorch的客户群，在人工智能领域，TensorFlow有1486个客户，而PyTorch有865个客户;在机器学习技术类别中，TensorFlow有1579个客户，而PyTorch有921个客户;在深度学习技术类别中，TensorFlow有610个客户，而PyTorch有387个客户。

PyTorch recreates the graph on the fly at each iteration step. In contrast, TensorFlow by default creates a single data flow graph, optimizes the graph code for performance, and then trains the model.

Is PyTorch better than TensorFlow for general use cases? This question was originally answered on Quora by Roman Trusov.

TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano and Apache MXNet are the seven most popular frameworks for developing AI applications.

Both PyTorch and TensorFlow support deep learning and transfer learning. Transfer learning, which is sometimes called custom machine learning, starts with a pre-trained neural network model and ...