PyTorch 和 TensorFlow：机器学习框架之争

简介：
本文探讨了两个主流机器学习框架PyTorch和TensorFlow之间的竞争与差异，分析它们各自的优缺点以及适用场景。 TensorFlow 是由 Google Brain 团队开发的一款机器学习框架，在从专有工具转变为开源平台的过程中得到了广泛的认可。作为一个端到端的平台，它涵盖了基本算术运算至神经网络部署的所有功能，并且具备高度适应性，能够与 CPU、GPU、TPU 以及移动设备等各类硬件环境无缝对接。目前，包括谷歌、优步和微软在内的众多行业巨头都将 TensorFlow 集成到了各自的业务运营中。 PyTorch 则是在2016年推出的一款机器学习框架，在用户友好性和高性能之间找到了一个完美的平衡点，并因此在研究社区内广受欢迎。该工具以 Pythonic 的设计方式为基础，采用动态计算图技术，使其成为研究人员的理想选择。主要使用 C++ 编写而成的 PyTorch 在效率方面表现尤为突出，其功能也在特斯拉 Autopilot 和优步的 Pyro 等平台的应用中得到了验证。