快速 在大多数人写的代码中 PyTorch 都比 TensorFlow 快，并不是说 TensorFlow 慢，只是你要用 TensorFlow 写出同等速度的代码会稍微困难一些（单单是数据加载这一块就会难倒许多人...（http://t.cn/RWWPC3s）代码是 PyTorch 中对所有模型对象的封装，我觉得几乎所有人都应该看看，深度学习框架的设计可以很简单！...用 TensorFlow 我能找到很多别人的代码 用 PyTorch 我能轻松实现自己的想法 ? 而且 github 上很多 tensorflow 的代码也不能跑了不是吗？...而且 PyTorch 文档中的给出了很多示例，在 IPython 下可以直接拷贝运行，做实验测试。 ? PyTorch 中没有 TensorBoard?...总感觉表述有点匮乏，表达也不是很流畅，还有很多没表达出来的。可以看看其他人是怎么说的： 深度学习入门该用 PyTorch 还是 Keras？
大家可以把它理解为一个数学表达式的编译器：用符号式语言定义你想要的结果，该框架会对你的程序进行编译，来高效运行于 GPU 或 CPU。...在过去的很长一段时间内，Theano 都是深度学习开发与研究的行业标准。比起深度学习库，它更像是一个研究平台，需要开发者从底层开始做许多工作，来创建自己需要的模型。...此外，还迎来两个重大变化：一是让约束管理（constraint management）基于变量属性；二是把层和模型中已经不再使用的约束属性移除（不会影响任何用户）。...能够一步一步慢慢的扩大，我觉得最重要的是每个小伙伴对这个事情的投入，和抱着降低深度学习门槛的使命。...CPU 来执行，它目前支持很多针对移动端训练和优化好的模型，如 MobileNet，Inception v3，Smart Reply。
tflearn 是当时教程中我们使用的高阶深度学习框架，它基于 Tensorflow 之上，包裹了大量的细节，让用户可以非常方便地搭建自己的模型。...另一项新变化，是 Tensorflow 发布了 2.0 版本。 相对 1.X 版本，这个大版本的变化，我在《如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类？》一文中，已经粗略地为你介绍过了。...之前的版本，缺少目前竞争框架（如 PyTorch 等）包含的新特性。例如计算图动态化、运行中调试功能等。 但对普通开发者来说，最为重要的是，官方文档和教程变得对用户友好许多。...当然你可以在 PyTorch 中训练，然后转换并且部署到 Tensorflow 里面。毕竟三巨头达成了协议，标准开放，这样做从技术上并不困难。 ? 但是，人的认知带宽，是非常有限的。...这篇文章里面，我给你介绍，如何用 Tensorflow 2.0 ，来训练神经网络，对用户流失数据建立分类模型，从而可以帮你见微知著，洞察风险，提前做好干预和防范。
其实这个话题已经不是第一次聊了，也是很多IT工程师朋友比较关心的。毕竟在新一代的IT工作环境中，AI思维几乎是必须的素养了。...在数据爆炸的时代，一个人单纯靠传统方式来做coding的效率已经渐渐赶不上人工智能来做“coding”的方式了。...Pytorch 优点：社区丰富、网上代码示例多，不过这是相对的，比Tensorflow还是要少——作为一个年轻框架，我们还是要宽容它一点。...代码阅读比较友好，打印Tensor也比Tensorflow方便。总之，友好是它的标签。...Tensorflow和Pytorch我们二选一就可以了。 (4)渐进式学习 对于学习来说，我建议是在你所做的领域里先多搜集一下信息，这样会有一些针对性。
如果有兴趣，大家仍然可以为它的开源库做贡献。 ? Theano在许多方面与TensorFlow相似。那么让我们来看看另一个代码示例，使用相同批量和输入/输出尺寸来训练神经网络： ?...Facebook人工智能研究组开发了pyTorch来应对一些在它前任数据库Torch使用中遇到的问题。...训练好模型后，我们将在一个扩展名为.caffemodel的文件中获得训练好的模型。 我不会为Caffe做代码展示，但是您可以在 Caffe 的主页上查看一个教程。...它支持从仅GPU到涉及基于实时试验和错误的繁重分布式强化学习的庞大系统的所有的系统。 最重要的是，TensorFlow是“定义 - 运行”，在图形结构中定义条件和迭代，然后运行它。...另一方面，PyTorch是“按运行定义”，其中图结构是在正向计算过程中实时定义的。换句话说，TensorFlow使用静态计算图，而PyTorch使用动态计算图。
以下是安装scikit-learn的代码： pip install scikit-learn Scikit-learn支持在机器学习中执行的不同操作，如分类，回归，聚类，模型选择等。.../* LIME */ LIME是一种算法（和库），可以解释任何分类器或回归量的预测。LIME如何做到这一点？通过一个可解释的模型来近似它。灵感来自“为什么我应该相信你？”...我们甚至有一篇文章要了解Madmom如何用于音乐信息检索： 学习音乐信息检索的音频节拍跟踪（使用Python代码） (https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018...它涵盖了广泛的音频分析任务，例如： 对未知声音进行分类 检测音频事件并排除长时间录音中的静音时段 执行有监督和无监督的分割 提取音频缩略图等等 您可以使用以下代码安装它： pip install pyAudioAnalysis...你根本无法摆脱角色的这个方面。构建模型很棒但是如果不首先检索数据，你会怎么做？ 我选择了两个与SQL相关的Python库，你可能会发现它们很有用。
也就是说，在Tensorflow的世界观中，回字远不止四种写法……问题是它翻新我就闹心，到现在为止我在阅读Github上各种代码的时候，已经见过了基于不下10种的不同模块接口的工程。...Tensorflow会根据你定义的图再去找这个部分对应的表达式依赖关系。这样就会导致在运行中，你会感觉自己在朗读“倒装句”一样的在回顾这个网络的训练过程。...Pytorch有着更简洁优美的接口，更为友好，更为接地气，让一个普通Python程序员几乎可以无痛过度到对深度学习的学习中来，而不用再去跟着Tensorflow那怪异的思路编程。...的工程师应该更能理解其中的痛苦——不是我不想写短一些，Tensorflow里哪允许你随便两个Tensor直接当成普通变量一样来操作，不套上tf的各种函数做运算寸步难行。...从今天开始，我将用3到4周的时间做20篇左右的Pytorch入门笔记，希望能带大家感受一下Pytorch在深度学习应用中的厉害之处。
我在《如何高效学Python？》一文里，隆重推荐过它。 书名起成这样，居然还能卖得出去，实在是营销界的奇迹啊！ 能卖出去，想必不是因为书名吸引人。...我曾经有多篇教程，展示了 Pandas 的功能强大。简单的一两行代码，就可以让你从原始数据中提炼与绘制出这样的统计图形来。 ? 还记得吧？...其实你看，第二版的书名里面，也就是加了个 Keras 。但是如果你阅读我的那篇《如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据？》比较仔细，应该不难理解这意味着什么。...由于 Keras 已经成了 Tensorflow 2.0 中**深度整合且官方推荐的高阶 API **，所以这本书实际上讲的，就是 Tensorflow 2.0 。...一方面，是 Google 阵营的 Tensorflow 2.0；另一方面，就是 Facebook 阵营的 Pytorch。 现在你要想入门，这两边你恐怕得挑一个。
以下是安装scikit-learn的代码： pip install scikit-learn Scikit-learn支持在机器学习中执行的不同操作，如分类，回归，聚类，模型选择等。.../* LIME */ LIME是一种算法（和库），可以解释任何分类器或回归量的预测。LIME如何做到这一点？通过一个可解释的模型来近似它。灵感来自“为什么我应该相信你？”...它正在成为深度学习中的一种流行功能，所以要留意这一点。 /* LibROSA */ LibROSA是一个用于音乐和音频分析的Python库。它提供了创建音乐信息检索系统所需的构建块。...它涵盖了广泛的音频分析任务，例如： 对未知声音进行分类 检测音频事件并排除长时间录音中的静音时段 执行有监督和无监督的分割 提取音频缩略图等等 您可以使用以下代码安装它： pip install pyAudioAnalysis...你根本无法摆脱角色的这个方面。构建模型很棒但是如果不首先检索数据，你会怎么做？ 我选择了两个与SQL相关的Python库，你可能会发现它们很有用。
知乎上有人问，conda、anaconda、pip、torch、pytorch、tensorflow到底是什么东西？ 对于那些做数据分析的Python初学者来说，这还真是个问题，有点傻傻分不清。...我画了一张图，可以大致看出它们的区别和关联。 pytorch、tensorflow都是Python的第三方库，相当于封装的代码工具集库，通过import导入使用。...Anaconda是专门用于数据科学的Python发行版本（垂直版），它包含了Python、conda、上百个数据科学第三方库等，是一个大而全的Python数据科学百宝盒 因此可以这样理解，Anaconda...Anaconda已经自带pytoch，只需你做一些简单的配置就可以使用。 以下是简单的PyTorch代码示例，用于创建一个简单的神经网络进行线性回归。...以下是一个简单的TensorFlow代码示例，用于创建一个简单的神经网络进行分类： import tensorflow as tf from tensorflow import keras from
在这篇文章的作者看来，相较于TensorFlow，PyTorch感觉上更加Python（原文中的表达的是Pythonic），而且PyTorch在更多的模型中适用： “85%的模型只能与PyTorch一起使用...也有通过实践感同身受的。 “我使用Tensorflow近5年了，但2个月前我开始使用PyTorch。我不得不决定用PyTorch重写我们公司的所有模型，（它的）开发时间和灵活性都在另一个层次上。”...虽然如此，但数据说明了一个相当简单的事实。到目前为止，TensorFlow是最广泛的深度学习框架。它每个月在StackOverflow上得到的问题几乎是PyTorch的两倍。...一个好的经验是：你可以在TensorFlow中做任何PyTorch能做的事，只是要花两倍的精力来编写代码。即使在今天，它也不够直观，而且感觉很不python。...TensorFlow的代码可能会在一段时间仍具有优势，因为在部署后切换框架的成本高企。然而，可以想象的是，新的深度学习应用程序将越来越多地使用PyTorch编写和部署。
鱼我所欲也，熊掌亦我所欲也。 痛点 我之前用 BERT ，就没有痛快过。 最初，是 Google 发布的原始 Tensorflow 代码，一堆堆参数，一行行代码，扑面而来。让人看着，就眼晕。...后来，Google 把 BERT 在 Tensorflow Hub 上面打了个包。 还是需要很多行代码，许多参数设置，才能让它学习你自己提供的数据。...于是又写了份教程，教你如何用它来做多标签文本分类。 但是，这个 fastbert ，与 fast.ai 比起来，差别还是太大了。 首先是设置起来依旧繁琐，你得照顾到许多参数； 其次是维护并不及时。...看起来，我似乎没有必要再写一篇教程了。 然而环境是在变化的。 Huggingface 现在，已经不仅仅做 BERT 预训练模型的 PyTorch 克隆了。...你的想象空间，也就可以因此而开启了。 能不能用这些基于 Transformer 的预训练模型，来做自己的下游任务呢？ 一如既往， Huggingface 的技术还是那么过硬。
MXNet · PyTorch ---- Theano 描述：Theano是一个Python库，它可以有效地定义，优化和评估涉及多维数组的数学表达式。...文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/ 概要： TensorFlow是较低级别的符号计算库（如Theano）和更高级别的网络规范库（如块和Lasagne...社区似乎都认为，虽然TensorFlow有它的缺点，它的社区的庞大规模和项目背后的巨量势头意味着学习TensorFlow是比较保险的。...文档：http://pytorch.org/docs/ 概要： PyTorch在一个多星期前发布，是Python的深度学习框架列表中的新的孩子。...大家对PyTorch在Python深度学习生态系统中将扮演的角色众说纷纭，但所有迹象表明PyTorch是我们列表中其他框架的一个非常受人尊敬的替代品。
eval模式、detach和no_grad的方法造成了很多混乱。让我来解释一下它们是如何工作的。在模型被训练和部署之后，以下是你所关心的事情：速度、速度和CUDA内存溢出异常。...它节省内存，简化计算，因此，你得到更多的速度和更少的内存使用。 错误 #2 — 没有使能cudnn优化算法 你可以在nn.Module中设置很多布尔标志，有一个是你必须知道的。...即使使用AWS，一个实例也将花费你大约100美元/天(最低价格是0.7美元/小时)。也许有人会想“如果我用5个CPU来代替1个GPU可以吗？”。所有试过的人都知道这是一个死胡同。...现在是时候使用一点数学了。如果你还记得大部分NN是如何用所谓的张量训练的。张量在数学上是一个n维数组或多线性几何向量。...你能做的就是把输入(如果你有足够的时间的话)分组成张量或者矩阵，然后把它输入到你的模型中。例如，使用图像数组作为发送到PyTorch的矩阵。性能增益等于同时传递的对象数量。
Pytorch不是简单的封装 Torch并提供Python接口，而是对Tensor以上的所有代码进行了重构，同TensorFlow一样，增加了自动求导。...有人调侃TensorFlow的设计是“make it complicated”，那么 Pytorch的设计就是“keep it simple”。...（1）datasets.ImageFolder Pytorch的torchvision模块中提供了一个dataset 包，它包含了一些基本的数据集如mnist、coco、imagenet和一个通用的数据加载器...04Pytorch 测试 上面已经训练好了模型，接下来的目标就是要用它来做inference了，同样给出代码。...05 总结 本节讲了如何用 Pytorch 完成一个分类任务，并学习了可视化以及使用训练好的模型做测试。
构建数据集，然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型。...TF2.0中创建模型的API基本上都放到了它的Keras中了，Keras可以理解为TF的高级API，里面封装了很多的常见网络层、常见损失函数等。...上面代码中实现的是一个全连接层的定义，其中可以看到使用tf.random_normal_initializer()来作为参数的初始化器，然后用tf.Variable来产生网络层中的权重变量，通过trainable...现在说一说上面的代码和pytorch中的区别，作为一个对比学习、也作为一个对pytorch的回顾： 卷积层Conv2D中，Keras中不用输入输入的通道数，filters就是卷积后的输出特征图的通道数；...pytorch的图像的四个维度是： 【样本数量，通道数，，】 而tensorflow是： 【样本数量，，，通道数】 总之，学了pytorch之后，再看keras的话，对照的keras的API，很多东西都直接就会了
它的目标是在不对易用性、灵活性或性能做出实质性妥协的情况下完成这两件事。这要归功于一个精心分层的架构，它以解耦抽象的方式表达了许多深度学习和数据处理技术的共同基础模式。...通过利用底层Python语言的动态性和PyTorch库的灵活性，这些抽象可以被简洁明了地表达出来。...它建立在低级别的API层次之上，提供了可组合的构建块。这样一来，想要重写部分高级API或添加特定行为以满足其需求的用户就不必学习如何使用最低级别的API。...在Uber内部，MPI模型要简单得多，需要修改的代码比以前的解决方案（如带有参数服务器的分布式TensorFlow）少得多。...• Albumentations是快速的。我们对每一个新版本进行基准测试，以确保增强功能提供最大的速度。 • 它与流行的深度学习框架，如PyTorch和TensorFlow一起工作。
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AI科技评论按：作为谷歌AlphaGo背后的强大推动力，于2015年底开源的TensorFlow一经推出便受到极大关注。目前在所有机器学习框架中，如果它宣称使用普及率第二，没人敢说自己是第一。...近日一位同学就在知乎上提了一个问题【TensorFlow有哪些令人难以接受的地方？】，表达了TensorFlow在使用过程中的不便，顺便问了大家有没有什么更优雅的方法绕过那些坑。...而如果是用PyTorch这样的动态框架的话，就不需要多学一个额外的工具，只需要用正常的Python调试工具如ipdb就可以了。 综合看来，在使用TF的过程中，确实存在很多不够人性化的地方。...TensorFlow能直面实际应用中的限制条件，部署到真正核心的产品里面，它支持大规模推荐系统和移动端产品的部署，而这点对于很多框架来说没法实现。...在需要快速验证一下自己某些想法的时候，我一般会用Pytorch快速实现，而且Pytorch的底层计算的代码是C写的，并且和Torch共用一套底层计算代码，想要阅读原码并做定制化修改比较容易上手。
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