pytorch主流backbone实现
2024-05-13
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区别：
1. 编程风格：TensorFlow 使用的是静态图模型，需要先定义整个计算图，然后再进行计算。PyTorch 使用的是动态图模型，可以像普通 Python 代码一样进行定义、调试和修改。
2. 计算效率：由于 TensorFlow 的计算图是静态的，可以对其进行优化和分布式计算，因此在大规模数据和模型上进行训练时，TensorFlow 的效率更高。而 PyTorch 在小规模
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