【异周话题 第 18 期】TensorFlow与PyTorch,深度学习框架你选哪一个?

简介: 参与文末每日话题讨论,赠 【异周话题 第 18 期】TensorFlow与PyTorch,深度学习框架你选哪一个? 话题背景 1月26日,谷歌在 GitHub 上正式发布了 TensorFlow 的最新版本 1.5.0,并开源了其代码。

参与文末每日话题讨论,赠

【异周话题 第 18 期】TensorFlow与PyTorch,深度学习框架你选哪一个?

话题背景

1月26日,谷歌在 GitHub 上正式发布了 TensorFlow 的最新版本 1.5.0,并开源了其代码。支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 被认为是本次更新的最重要部分。TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,2015年11月在GitHub上开源。同样,2017年年初 Facebook 也发布自己的开源框架 PyTorch,它是专门针对 GPU 加速的深度神经网络(DNN)编程,它实现了机器学习框架 Torch 在 Python 语言环境的执行,目前也是被大家普遍认为非常有潜力的深度学习框架之一。

深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架也层出不穷,本周的【异周话题】我们就一起聊聊TensorFlow与PyTorch,深度学习框架你选哪一个?

话题内容

大家可以围绕以下一个或多个问题展开讨论:
1.对于 TensorFlow 和 PyTorch 两个深度学习框架,你了解多少?请列举;
2.你知道哪些基于 TensorFlow 或 PyTorch 框架的项目?请列举;
3.目前TensorFlow、Caffe、Keras、PyTorch等深度学习框架,你认为哪一个最好?请给出你的观点;
4.TensorFlow与PyTorch,深度学习框架你会优先选择哪一个?请给出你的观点;
5.对于学习机器学习、深度学习等,你有什么好的经验与大家分享?请列举。

欢迎各位同学积极在异步社区文章的底部发表评论,参与话题!

话题时间

2018年1月29日——2月04日

话题奖励


欢迎在文章底部 留言参与话题!留言就有机会获得赠书!获奖用户可在【智能技术】【计算机科学——人工智能】分类图书中任选 1 本好书!本期话题一共送出 3 本 图书!

1.异步君将根据留言的内容、点赞数等选出1名留言最精彩的用户,可直接获得 1 本赠书!
2.另外 2 本赠书,留言参与话题的同学可在微信群众抽取!由于微信群已经满100人,留言后请添加异步君微信,微信发送 异周话题+社区昵称,会尽快将大家拉入群。
3.本周五(2月02日)会在微信群中发布用于抽奖的小程序,即可参与本次抽奖,2018 年 2 月 05 日 13:00 会自动开奖!开奖后将自动通过微信发送中奖通知给参与的用户。
4.留言最精彩的同学如同时抽中赠书,仅可领取 1 本赠书。
5.未留言参与话题,中奖后将不可领取赠书,最终的活动解释权归异步社区所有。

领奖方式

中奖后请添加异步君微信,微信发送 【异周话题+社区昵称+图书名称】、以及本期话题留言截图给异步君,异步君将通过您的社区账号私信给您图书的样书兑换券!


延伸推荐


2018年1月重磅新书

小学生开始学Python,最接近AI的编程语言:安利一波Python书单

政策升温:大家都在学大数据,一大波好书推荐

一本基于Python语言的Selenium自动化测试书

8本新书,送出一本你喜欢的

AI经典书单| 入门人工智能该读哪些书?

点击关键词阅读更多新书:

Python|机器学习|Kotlin|Java|移动开发|机器人|有奖活动|Web前端|书单


异步图书”后台回复“关注”,即可免费获得2000门在线视频课程;推荐朋友关注根据提示获取赠书链接,免费得异步图书一本。赶紧来参加哦!

点击阅读原文,查看本书更多信息

扫一扫上方二维码,回复“关注”参与活动!












目录
打赏
0
0
0
0
1813
分享
相关文章
PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(Neural ODEs)是深度学习领域的创新模型,将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。本文基于Torchdyn库介绍Neural ODE的实现与训练方法,涵盖数据集构建、模型构建、基于PyTorch Lightning的训练及实验结果可视化等内容。Torchdyn支持多种数值求解算法和高级特性,适用于生成模型、时间序列分析等领域。
166 77
PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)", "毒鹅膏菌(Amanita)", "牛肝菌(Boletus)", "网状菌(Cortinarius)", "毒镰孢(Entoloma)", "湿孢菌(Hygrocybe)", "乳菇(Lactarius)", "红菇(Russula)", "松茸(Suillus)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,
56 11
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
MNN:阿里开源的轻量级深度学习推理框架,支持在移动端等多种终端上运行,兼容主流的模型格式
MNN 是阿里巴巴开源的轻量级深度学习推理框架,支持多种设备和主流模型格式,具备高性能和易用性,适用于移动端、服务器和嵌入式设备。
427 18
MNN:阿里开源的轻量级深度学习推理框架,支持在移动端等多种终端上运行,兼容主流的模型格式
深度学习工具和框架详细指南:PyTorch、TensorFlow、Keras
在深度学习的世界中,PyTorch、TensorFlow和Keras是最受欢迎的工具和框架,它们为研究者和开发者提供了强大且易于使用的接口。在本文中,我们将深入探索这三个框架,涵盖如何用它们实现经典深度学习模型,并通过代码实例详细讲解这些工具的使用方法。
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫(Abyssinian)', '孟加拉猫(Bengal)', '暹罗猫(Birman)', '孟买猫(Bombay)', '英国短毛猫(British Shorthair)', '埃及猫(Egyptian Mau)', '缅因猫(Maine Coon)', '波斯猫(Persian)', '布偶猫(Ragdoll)', '俄罗斯蓝猫(Russian Blue)', '暹罗猫(Siamese)', '斯芬克斯猫(Sphynx)', '美国斗牛犬
221 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
TensorFlow,一款由谷歌开发的开源深度学习框架,详细讲解了使用 TensorFlow 构建深度学习模型的步骤
本文介绍了 TensorFlow,一款由谷歌开发的开源深度学习框架,详细讲解了使用 TensorFlow 构建深度学习模型的步骤,包括数据准备、模型定义、损失函数与优化器选择、模型训练与评估、模型保存与部署,并展示了构建全连接神经网络的具体示例。此外,还探讨了 TensorFlow 的高级特性,如自动微分、模型可视化和分布式训练,以及其在未来的发展前景。
383 5
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
145 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
184 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
基于TensorFlow的深度学习模型训练与优化实战
基于TensorFlow的深度学习模型训练与优化实战
153 0
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络,基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型,并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台,用户上传宠物图片即可识别其名称,提供便捷的宠物识别服务。
370 55
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等