在本文中，我们将介绍两个流行的深度学习库——PyTorch 和 TensorFlow，看看它们如何比较。

如果您刚开始使用深度学习，可用的工具和框架将是压倒性的。行业专家可能会推荐 TensorFlow，而铁杆 ML 工程师可能更喜欢 PyTorch。

这两个框架都是强大的深度学习工具。虽然 TensorFlow 用于 Google 搜索和 Uber，但 Pytorch 为 OpenAI 的 ChatGPT 和特斯拉的自动驾驶仪提供支持。

在这两个框架之间进行选择是开发人员面临的共同挑战。如果您处于此位置，在本文中，我们将比较 TensorFlow 和 PyTorch，以帮助您做出明智的选择。

了解 PyTorch 和 TensorFlow

让我们从更好地了解我们的竞争者开始。

PyTorch 由 Facebook 的 AI 研究实验室创建，因其简单性和用户友好性而获得认可。Pytorch 可以有效地处理动态计算图。

计算图是数学运算及其关系的可视化表示。它就像一个流程图，显示数据如何流经深度学习模型。

训练神经网络涉及大量计算。因此，计算图可以帮助计算机在训练神经网络时有效地组织和执行计算。

PyTorch 易于使用，使其成为开发人员和研究人员的首选。对于喜欢简单明了的项目框架的人来说，PyTorch 是一个完美的选择。

TensorFlow 是 Google 的心血结晶，具有强大的生产能力和对分布式训练的支持。TensorFlow 在实际应用程序中需要大规模机器学习模型的场景中表现出色。

分布式训练是深度学习中用于训练大型复杂模型的一种技术。通过将训练过程分散到多台机器或设备上，它在处理海量数据集时非常有用。

Tensorflow 是深度学习模型中需要可扩展性和可靠性的公司的首选。

因此，正如您可能能够看到的，PyTorch 和 TensorFlow 之间的选择通常取决于项目的特定需求。

PyTorch 与 TensorFlow – 哪一个适合您？

易于学习和使用

当你开始一个新项目时，有一个更容易的学习曲线是很有帮助的。它既有助于构建项目，也有助于为您的项目雇用/培训工程师。

PyTorch 更简单，并且具有“Pythonic”的做事方式。它是初学者和研究人员的最爱。它的动态计算图意味着你可以即时改变事物，这非常适合实验。

TensorFlow 提供了一种更加结构化的方法。它的静态计算图需要更多的提前规划。TensorFlow 还具有陡峭的学习曲线。但这可以带来更优化和高性能的模型。

TensorFlow 2.0 在简单性方面也取得了长足的进步。它通过其 Eager Execution 功能融入了 PyTorch 的更多动态特性。

但是，在简单性和易学性方面，PyTorch 显然是赢家。

性能和可扩展性

在性能和可扩展性方面，TensorFlow 大放异彩。它可以轻松处理大规模的分布式训练。因此，TensorFlow 是生产环境的首选。

TensorFlow 的集成工具 TensorBoard 也是一个强大的可视化和调试工具。

PyTorch 正在迎头赶上，最近的更新提高了其可扩展性。

PyTorch 进行了改进，以支持分布式训练和可扩展性。它提供了一些工具，可帮助您在多个 GPU 甚至跨多台机器训练深度学习模型。

但 TensorFlow 在生产环境中部署大规模模型方面仍然处于领先地位。

社区与支持

框架的强度在一定程度上也由其社区决定。由于这些是开源框架，因此没有客户支持。因此，如果您在使用这些框架构建项目时遇到困难，则必须依靠社区寻求帮助。

TensorFlow 年纪更大，社区更大。它还拥有大量的教程、课程和书籍。

PyTorch 虽然更年轻，但其社区发展迅速。PyTorch 是最受欢迎的，尤其是在研究人员中，因为它很容易使用 Pytorch 来试验数据集。

这两个框架都有强大的支持，但 TensorFlow 的成熟度使其在这一领域略有优势。

灵活性和创新性

如果您正在从事前沿研究或需要更大的灵活性，PyTorch 是您的最佳选择。它的动态计算图允许更具创造性和更复杂的模型架构。

正如我之前所说，这种灵活性使 PyTorch 成为研究界最受欢迎的工具。在快速原型设计和实验是关键的情况下，PyTorch 是您的最佳选择。

TensorFlow 一直在努力增加灵活性。但这是一场艰难的战斗，因为 PyTorch 从一开始就是为了简单而构建的。

行业采用

1*3KA-wtadTjv6H9-LLSu9fwPyTorch（蓝色）与 TensorFlow（红色）

TensorFlow 在 tpyally 上占了上风，尤其是在大型公司和生产环境中。它的稳健性和可扩展性使其成为企业的安全选择。

但 PyTorch 正在迅速发展。正如您在趋势图中看到的那样，PyTorch 已经取代了 TensorFlow，成为搜索量最大的深度学习库。您可以在此处找到实时图表。

由于 PyTorch 的用户友好性和灵活性，多个行业开始采用 PyTorch 进行研究和开发。在 ChatGPT 等模型发布后，Pytorch 也证明了其作为生产级工具的能力。

以下是使用 TensorFlow 和 PyTorch 的公司列表。

使用 Tensorflow 的产品

Google 搜索和推荐：Google 使用 TensorFlow 来增强其搜索引擎和推荐系统。它有助于提高搜索准确性，并根据用户行为和偏好提供个性化推荐。

NVIDIA 深度学习加速器 （NVDLA）：NVDLA 是用于深度学习应用程序的硬件加速器。它使用 TensorFlow 在此硬件上优化和部署模型。

Uber 的米开朗基罗：Uber 在其米开朗基罗平台中使用 TensorFlow 进行机器学习。它协助完成各种任务，包括 ETA 预测、欺诈检测和动态定价。

使用 PyTorch 的产品

Facebook：由于 PyTorch 来自 Facebook，因此 Facebook 将 PyTorch 用于各种内部 AI 研究和应用程序，包括内容推荐和语言翻译。

特斯拉自动驾驶仪：特斯拉的自动驾驶系统依靠 PyTorch 实现其深度学习组件，例如物体检测和导航。

OpenAI 的 GPT 模型：OpenAI 的许多语言模型，包括 GPT-2 和 GPT-3，都是使用 PyTorch 构建的。这些模型用于广泛的自然语言处理任务，包括文本生成和语言翻译。

结论

在 PyTorch 和 TensorFlow 之间进行选择取决于项目的需求。

对于那些需要易用性和灵活性的人来说，PyTorch 是一个不错的选择。如果您更喜欢从头开始的可扩展性、生产部署和成熟的生态系统，TensorFlow 可能是您的不二之选。

这两个框架都在不断发展，因此请密切关注它们的发展。你今天的选择可能不是你明天的选择。请记住，最好的工具是适合您项目需求的工具，而不是流行的工具。