Google recientemente incluyó en las construcciones nocturnas de tensorflow su modo Eager , una API imprescindible para acceder a las capacidades de cálculo de tensorflow.
¿Cómo se compara el tensorflow ansioso con PyTorch?
Algunos aspectos que podrían afectar la comparación podrían ser:
- Ventajas y desventajas de ansioso debido a su legado gráfico estático (por ejemplo, nombres en nodos).
- Limitaciones intrínsecas de cualquiera de ellos que el otro no tiene.
- Áreas en las que una de ellas necesita mejoras (por ejemplo, integridad de características, optimizaciones computacionales)
- Diferencias en los ecosistemas (p. Ej., Tensorboard?).
Nota 1: Yaroslav Bulatov escribió una reseña sobre las bonitas características de eager .
Nota 2: en una pregunta anterior , solicité una comparación entre PyTorch y Tensorflow Fold. En ese momento, me pareció que Fold podría enfrentar a PyTorch gracias a que Google lo respaldaba. Me equivoqué mucho: al final, Google mismo abandonó a Fold en favor de Eager. Entiendo que esto se debió a limitaciones intrínsecas en la API normal de tensorflow que llevaron a Fold a no ser muy amigable, lo que restringió su adopción.
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Respuestas:
Una de las ventajas clave que uso mucho es que es compatible con pdb, por lo que
Permite el uso de estructuras de datos de Python.
y usemos el flujo de control pitónico en lugar de usar los equivalentes tf principales.
También permite evitar problemas de metaprogramación como "carga diferida" y agregar un montón de operaciones a mi gráfico. También similitudes de autogrado
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