tensorflow和python的關系

Tensorflow和Python有什么關系？Tensorflow是Python的機器學習庫，Python的庫有很多，如Tensorflow、NumPy、Httpie、Django、Flask、Ansible。我們知道章魚有很多手，如果把Python比作是章魚的話，那Tensorflow就是章魚的一只手。

tensorflow與pytorch的區別

1.實現方式：符號式編程vs命令式編程

tensorflow是純符號式編程，而pytorch是命令式編程。

命令式編程優點是實現方便，缺點是運行效率低。

符號式編程通常是在計算流程完全定義好后才被執行，因此效率更高，但缺點是實現復雜。

2.圖的定義：動態定義vs靜態定義

兩個框架都是在張量上進行運算，但是卻存在著很大的差別。

TensorFlow遵循“數據即代碼，代碼即數據”的理念，可以在運行之前靜態的定義圖，然后調用session來執行圖。

pytorch中圖的定義是動態化的，可以隨時定義、隨時更改、隨時執行節點。

因此相對而言，pytorch更加靈活，更加方便調試。

3.可視化：tensorboard vs nothing

我認為TensorFlow最吸引人的地方之一就是tensorboard，可以清晰的看出計算圖、網絡架構，而pytorch自己沒有類似tensorboard的工具，但是pytorch可以導入tensorboardx或者matplotlib這類工具包用于數據可視化。
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